本研究提出了一种增量不确定性意识性能监控（IUPM）方法，旨在解决机器学习模型在渐进分布漂移下的监控问题。实验结果表明，IUPM在多种场景中优于现有方法，能够更有效地指导标注获取。

本研究提出了一种基于得分的图生成策略，解决了训练与测试数据集间的分布漂移问题，合成未知环境特征，增强了图的分布外泛化能力。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，提高了网络在所有类中的表现。通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，保证了网络在所有类中的良好表现。通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。