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自动驾驶在线域外检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种处理自动驾驶中神经网络面临的未察觉的灾难性部署和领域变化问题的方法。该方法基于深度学习感知不确定性的概率分布表达，将神经网络封装在不确定性估计包络中，保证期望的模型性能，并通过新的方法扩展了包络以提高在部署环境中的应用。该方法在自动驾驶中的多个潜在部署转变中具有适用性，具有在部署环境中应用的巨大潜力，并通过不确定性实现了操作设计领域的识别。
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关键要点
- 提出了一种处理自动驾驶中神经网络灾难性部署和领域变化问题的方法。
- 该方法基于深度学习感知不确定性的概率分布表达。
- 神经网络被封装在不确定性估计包络中，保证期望的模型性能。
- 通过新的方法扩展包络，提高在部署环境中的应用，减少计算开销和限制估计噪声。
- 该方法在自动驾驶的多个潜在部署转变中具有适用性，如夜间、雨天或雪天。
- 整体上，该方法在部署环境中应用具有巨大潜力，并通过不确定性实现操作设计领域的识别。
- 实现了防御性感知、安全状态触发、警告通知和对感知系统的反馈。
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