研究人员开发了一个新的事后校准框架ReDC，以提高基于深度学习的目标检测器的可信度。与关注框级定位的现有方法不同，ReDC通过考虑方向信息和逐坐标对齐来提供可靠的坐标级置信度分数。实验表明，ReDC比以前的方法提供了更精确的定位精度，并且还可以聚合坐标级分数来表示框级定位。 AI
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了目标检测校准的新技术框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2607.29040v1 Announce Type: new Abstract: Deep learning based object detectors require trustworthiness beyond competitive detection performance, but deep neural networks are prone to overconfident predictions, assigning high confidence scores to predictions that are likely …