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#341
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
画像分類，物体検出，3次元姿勢推定などのモデルのベンチマークを可能にする，姿勢，形状，テクスチャ，文脈，天候の観点から10種類の物体カテゴリーの分布外(OOD)例を含むベンチマークデータセット，OOD-CVを提案．
新規性
OOD-CVは，実写画像に対するOODロバスト性をベンチマークするためのデータセットで，個々の厄介な変数といくつかの視覚タスクのラベルのアノテーションが含まれている．
結果
いくつかの厄介な要因は、他の要因に比べ、モデル性能に非常に強い負の影響を与える．
ロバスト性を高めるための現在のアプローチは，わずかな効果しかなく，むしろロバスト性を低下させることさえある．
畳み込み型とトランスフォーマー型のアーキテクチャの間に大きな違いは見られなかった．
その他（なぜ通ったか？等）
データセットが，実世界のシナリオにおけるOODロバスト性への新しいアプローチをベンチマークし，議論するための豊富なテストベッドを提供した．
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