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我們知道特斯拉曾經(jīng)發(fā)生過(guò)一些自動(dòng)駕駛事故導(dǎo)致車(chē)毀人亡的事件,原因就是物體檢測(cè)(Object Detection)的不穩(wěn)定性或者說(shuō)是基于Deep Learning或Machine Learning檢測(cè)模型的不穩(wěn)定 性 不穩(wěn)定的原因主要表現(xiàn)在以下方面:一、數(shù)據(jù)的長(zhǎng)尾分布問(wèn)題,極端樣例(Corner Case)出現(xiàn)的概率非常小,但是根據(jù)大數(shù)定律在一個(gè)充分長(zhǎng)的時(shí)間里Corner Case一定會(huì)發(fā)生,而在 Corner Case樣本很少時(shí)模型無(wú)法學(xué)習(xí)到檢測(cè)這些物體。二、模型本身的不穩(wěn)定性,這種不穩(wěn)定表現(xiàn)在即便待學(xué)習(xí)的物體有大量的樣本,那么也會(huì)出現(xiàn)無(wú)法檢測(cè)的現(xiàn)象,這種現(xiàn)象叫 AdversarialAttack(對(duì)抗攻擊),甚至檢測(cè)正確的樣本修改一個(gè)像素也可能導(dǎo)致被檢測(cè)的概率大幅下降。三、是分類(lèi)(Classification)算法的局限性,分類(lèi)算法只能分類(lèi)訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)的有 限類(lèi)別,這會(huì)導(dǎo)致未見(jiàn)過(guò)類(lèi)別(UnseenCategory)的漏檢問(wèn)題。四、困難樣本問(wèn)題(Hard Sample),檢測(cè)或分類(lèi)在邊界樣例情況的不確定性
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