COUNTS: Benchmarking Object Detectors and Multimodal Large Language Models under Distribution Shifts

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内容提要

本研究提出了COUNTS,一个大规模的OOD数据集,旨在评估目标检测器和多模态大语言模型在分布变化下的泛化能力。研究表明,尽管大模型在标准数据集上表现良好,但在OOD场景中仍存在显著的性能限制。

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