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事后校准
分布 鲁棒性与安全1人脸与人体理解1
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证据变换网络：将预训练模型转化为证据模型以进行事后不确定性估计
Evidential Transformation Network: Turning Pretrained Models into Evidential Models for Post-hoc Uncertainty Estimation
对视觉研究者而言，ETN 提供了一种即插即用的后处理手段：只需在冻结的预训练分类器 logit 上学习一个样本相关的仿射变换，就能把任意现成模型转成可输出 Dirichlet 证据量的模型，用于 OOD 检测与置信度校准，无需重训或多次前向。
基于概率评估与校准提升外观式视线跟踪中不确定性估计的准确性
Enhancing Accuracy of Uncertainty Estimation in Appearance-based Gaze Tracking with Probabilistic Evaluation and Calibration
把不确定性估计当作输出级条件分布匹配问题，用少量校准样本做事后校准，可直接迁移到视线跟踪、头部姿态、关键点回归等回归式视觉任务在域偏移下的置信度修正。