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在具有深层神经网络的目标检测中，盒式目标得分倾向于过于自信，有时甚至表明存在不准确预测的高度可信度。因此，预测的可靠性以及由此带来的不确定性是最重要的。.. 在这项工作中，我们提出了一种后处理方法，该方法可以为任何给定的神经网络提供预测性不确定性估计和质量估计。这些估计值是通过后处理模型学习的，后处