Klassifikationskonsistenz

Klassifikationskonsistenz ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, die Konsistenz von Klassifizierungsergebnissen für das gleiche Bild unter verschiedenen Transformationen zu bewerten. Diese Aufgabe analysiert die Klassifizierungsstabilität von Bildern nach Transformationen wie Translation und Rotation, um die Robustheit und Zuverlässigkeit von Modellen in praktischen Anwendungen sicherzustellen und ihre Anpassungsfähigkeit an Eingabevariationen zu verbessern.