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我們知道特斯拉曾經(jīng)發(fā)生過一些自動駕駛事故導(dǎo)致車毀人亡的事件，原因就是物體檢測（Object Detection）的不穩(wěn)定性或者說是基于Deep Learning或Machine Learning檢測模型的不穩(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)的長尾分布問題，極端樣例（Corner Case）出現(xiàn)的概率非常小，但是根據(jù)大數(shù)定律在一個充分長的時間里Corner Case一定會發(fā)生，而在 Corner Case樣本很少時模型無法學(xué)習(xí)到檢測這些物體。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，那么也會出現(xiàn)無法檢測的現(xiàn)象，這種現(xiàn)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(dǎo)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(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)的有 限類別，這會導(dǎo)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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