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失败检测
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优于平均：分割不确定性的空间感知聚合提升下游任务性能
Better than Average: Spatially-Aware Aggregation of Segmentation Uncertainty Improves Downstream Performance
对做分割不确定性量化的视觉研究者，本文系统比较了像素级不确定性到图像级分数的聚合策略，并给出利用空间结构的聚合器与元聚合器，可直接用于 OoD 检测与分割失败检测的下游流程。
面向多模态失败检测的自适应置信度正则化
Adaptive Confidence Regularization for Multimodal Failure Detection
为多模态视觉模型（如RGB+深度+光流的自动驾驶感知）提供了一种可复用的失败检测训练策略：用自适应置信度损失约束多模态预测置信度不低于单模态分支，并用特征交换合成失败样本作为难负例，可直接嵌入现有多模态融合框架提升拒识能力。