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On the Inherent Robustness of One-Stage Object Detection against Out-of-Distribution Data
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了单阶段目标检测器在处理分布外数据时的鲁棒性，提出了一种新算法，利用预训练模型检测未知物体，无需重训练。实验结果表明，该方法在已知与未知物体的检测中表现优异，显著优于现有的OoD检测方法。
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关键要点
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本研究探讨了单阶段目标检测器在处理分布外数据时的鲁棒性问题。
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提出了一种新颖的检测算法，利用预训练模型检测未知物体，无需重训练。
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实验结果显示，该方法在已知与未知物体的检测中表现优异。
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该方法的性能显著优于现有的分布外检测方法。
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