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重温基于 LiDAR 的 3D 物体检测中的超出分布检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用预训练网络和高斯分布来区分正常数据和超出分布的数据。通过在BDD100k和VOC数据集上训练，并在COCO2017数据集上评估，证明了贝叶斯目标检测器在超出分布的辨别性能方面取得了令人满意的结果。
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关键要点
- 研究使用预训练网络和高斯分布来区分正常数据和超出分布的数据。
- 贝叶斯目标检测器在BDD100k和VOC数据集上进行训练。
- 在COCO2017数据集上评估贝叶斯目标检测器的性能。
- 通过降低FPR95分数最多8.19%和增加AUROC分数最多13.94%，证明了超出分布的辨别性能令人满意。
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