本研究提出了一种新的后处理方法，通过优化基于中心的回归损失，减轻面部识别系统在不同人群中的偏差。结果表明，该方法在提高公平性的同时，保持了全球准确性。

本研究提出了一种去噪微小目标检测器（DN-TOD），旨在提高远程感知图像中微小目标的检测性能。通过类别感知标签校验和趋势引导学习策略，显著增强了在噪声标签下的鲁棒性。此外，研究还引入了动态交叉标签赋值和基于旋转加权交并比的回归损失指标，以提升3D物体检测效果。

该文综述目标检测中的边界框定位误差问题，涵盖单目三维检测、IoU预测、不确定性校准、噪声标签学习及回归损失改进等方法，旨在提升检测精度与安全性。