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我們知道特斯拉曾經發生過一些自動駕駛事故導致車毀人亡的事件，原因就是物體檢測（Object Detection）的不穩定性或者說是基于Deep Learning或Machine Learning檢測模型的不穩定 性 不穩定的原因主要表現在以下方面：一、數據的長尾分布問題，極端樣例（Corner Case）出現的概率非常小，但是根據大數定律在一個充分長的時間里Corner Case一定會發生，而在 Corner Case樣本很少時模型無法學習到檢測這些物體。二、模型本身的不穩定性，這種不穩定表現在即便待學習的物體有大量的樣本，那么也會出現無法檢測的現象，這種現象叫 AdversarialAttack（對抗攻擊），甚至檢測正確的樣本修改一個像素也可能導致被檢測的概率大幅下降。三、是分類（Classification）算法的局限性，分類算法只能分類訓練數據內的有 限類別，這會導致未見過類別（UnseenCategory）的漏檢問題。四、困難樣本問題（Hard Sample），檢測或分類在邊界樣例情況的不確定性
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