分类一致性

Classification Consistency 是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在评估同一图像在不同变换下分类结果的一致性。该任务通过分析图像在平移、旋转等变换后的分类稳定性，确保模型在实际应用中的鲁棒性和可靠性，提升模型对输入变化的适应能力。