该论文提出了一种名为基于盒子抽象的监视器（BAM）的方法，用于将离群数据检测集成到物体检测深度神经网络中。实验证明BAM在离群数据检测方面相比最先进的方法有显著的性能提升。

统计学和机器学习中，检测数据集中的依赖关系是一个核心挑战。研究人员提出了一种新颖的神经网络模型，用于学习观测数据与其底层依赖结构之间的映射关系。通过实证评估，该方法在检测广泛范围的依赖关系中表现出稳健性，并在无向图估计和有向无环图估计方面取得竞争优势。