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官方账号arXiv cs.AI@Mohammed Fahad Ali, Dominique Briechle, Marit Briechle-Mathiszig, Tobias Geger, Andreas Rausch
推荐理由：这篇论文用德国戈斯拉尔的真实垃圾分类数据，比较了OvA和OvR两种策略，还加入了人工检查的环节，减少误分类的同时控制成本，挺实用的。
循环经济
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7月3日
09:55
该研究比较了One-Vs-All和One-Vs-Rest两种分类策略在德国戈斯拉尔市垃圾分类数据集上的表现，数据集包含该市特定的垃圾分类方案。通过设置不同置信度阈值，识别可能误分类的样本并引入人工审核，旨在平衡误分类率与人工标注成本。实验结果表明，OvR策略在较低阈值下能更有效地减少误分类。该工作为定制化AI垃圾分类应用提供了参考。