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环境和传感器领域的鲁棒性和超出分布的未探索面：协变量转换
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文章介绍了新的数据集ImageNet-ES，由真实相机在实验环境中捕获的图像组成。作者评估了超出分布范围检测和模型稳健性，发现现有方法无法应对ImageNet-ES的协变量转变。作者观察到，学习环境和传感器变化可以提高模型在ImageNet-C和-ES上的稳健性。通过相机传感器控制可以减轻转变，提高性能。
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关键要点
- 文章介绍了新的数据集ImageNet-ES，由真实相机在实验环境中捕获的202k张图像组成。
- 评估了超出分布范围检测和模型稳健性，发现现有方法无法应对ImageNet-ES的协变量转变。
- 学习环境和传感器变化可以提高模型在ImageNet-C和-ES上的稳健性。
- 通过相机传感器控制可以有效减轻转变，提高性能，而无需增加模型大小。
- 研究结果可能有助于未来关于计算机视觉稳健性、OOD和相机传感器控制的研究。
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