arXiv cs.CV· Kirill Prokhorov, Alexandr A. Kalinin·· 5 小时前AI 评分15
用最优传输量化目标检测中的标注一致性
Quantifying Annotation Agreement in Object Detection with Optimal Transport
AI 导读
一项被 ACCV 2026 接收的研究提出用最优传输（OT）度量目标检测标注之间的一致性，不再对边界框重叠做二值化，而是为匹配与未匹配的标注框分配分级代价。理论与在真实及合成扰动标注上的实验显示，OT 能捕捉一致性的渐变变化，并区分被阈值化指标判为相同分数的标注对。该方法对包含大量小目标或模糊目标的领域尤为有效，可支持标注噪声或冲突下更可靠的模型验证。
来源：arXiv cs.CV · arxiv.org