将cls（分类预测）和cou2cls（分类和计数的组合预测）相加是一种常见的集成学习技术，目的是结合两种预测结果的优势来提高整体预测的准确性。在这个特定的场景中，有几个可能的原因和好处：

1. 信息融合

• 补充信息：cls可能仅基于图像的视觉特征做出分类预测，而cou2cls可能同时考虑了视觉特征和对象数量的信息。通过将两者相加，模型可以同时考虑这两方面的信息，使得最终的预测更加准确。
• 提高鲁棒性：不同的模型部分（在这里是cls和cou2cls）可能对不同类型的输入或干扰有不同的敏感度。通过组合它们的预测，可以提高模型对噪声的鲁棒性。

2. 性能提升

• 决策边界优化：单独的cls可能在某些情况下难以正确分类相似的类别，尤其是当分类依赖于细微的特征差异时。cou2cls的加入可能会引入额外的区分信息，帮助模型更好地区分这些难以分辨的类别。
• 增强信号：对于某些正确的分类，cls和cou2cls可能都会给出高信心的预测。将这些预测相加，可以进一步增加模型对正确类别的信心，从而提高预测的准确率。

3. 多任务学习的好处

• 共享表示学习：在多任务学习中，模型通过同时学习多个相关任务来学习数据的通用表示。cls和cou2cls的结合可能利用了这种共享表示，其中每个任务都有助于优化共享特征，从而提高模型对每个单独任务的性能。

结论

综上所述，将cls和cou2cls相加是为了利用两种预测各自的优点，以达到信息互补和性能提升的目的。这种方法假设两个预测在某种程度上是互补的，即它们在不同情况下可能有不同的强项，因此结合使用可以提高整体的预测性能。然而，这种方法的有效性高度依赖于任务的具体情况和模型设计的细节。