研究人员开发了一种新的方法来校准概率目标检测器，特别解决了标注者在模糊目标上存在分歧带来的挑战。该方法允许在不依赖明确地面真实情况的情况下训练和评估检测器，而是将模型置信度和边界框方差与多个标注者标签的分布对齐。该框架引入了新颖的评估指标以及训练时和事后校准技术，并在各种目标检测器和数据集上证明了其有效性。 AI
影响 这项研究可以提高目标检测模型在固有歧义领域（如医学成像）的可靠性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍目标检测新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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