语义分割中的超范围物体检测与检索
本文提出了一种针对视觉分类中的开放世界场景中的数据分割问题的新方法,该方法能够训练出一个专门针对原始训练集以及更大的 “背景” 数据集的 ODD(出现在分布之外的异常值)检测模型,并在测试复杂自然图像的数据集中得到了优异的表现。
Aug, 2018
深度学习在全景分割方面取得了显著进展,但是全景分割在存在分布外(OOD)对象的情况下受到严重影响。为了解决这个问题,我们提出了一种用于联合像素级语义内部分布和分布外分类的分割方法。我们基于 Panoptic 分割基准数据集 Cityscapes 和 BDD100K,扩展了具有分布外实例分割注释的数据集,并提出了合适的评估指标和多个强基线模型。重要的是,我们提出了新颖的 PoDS 架构,包括共享的主干网络、用于学习全局和局部 OOD 对象线索的 OOD 上下文模块,以及使用我们的对齐 - 不匹配策略的双对称解码器和任务特定头。结合我们的数据增强策略,这种方法有助于逐步学习分布外对象并保持内部分布性能。我们进行了大量评估实验证明我们提出的 PoDS 网络可以有效地解决主要挑战并显著优于基线模型。我们在此 http 链接上公开提供数据集、代码和训练好的模型。
Oct, 2023
本文提出了一种名为 ObsNet 的 OOD 检测体系结构,通过基于局部对抗攻击(LAA)的专用训练方案,实现了在速度和精度方面得到表现的最佳方法,解决了当前方法在实际应用中速度和精度快慢两难的问题。
Aug, 2021
通过应用基于最可能的类条件高斯分布的 Mahalanobis 距离作为 OOD 分数来评估拒绝语义分割 DNN 的输出,该研究发现即使在未知数据集上应用,也可以显著降低分类风险,但会以像素覆盖率为代价。这些发现的适用性将有助于合法化安全措施并推动其在汽车感知中的安全使用的论证。
Jan, 2024
本研究提出了一种改进基于像素 softmax 熵的方法的两步流程,通过引入第二个训练目标,最大化对不同数据集的 softmax 熵,并利用手工创造的 Metric 从 softmax 概率得出透明的后处理步骤来降低误检率,从而提高深度神经网络的 OoD 检测性能。
Dec, 2020
通过引入一种轻量级模块,利用熵量测、分割预测和空间上下文来表征分割模型的不确定性,从而实时检测像素级的极端数据,同时结合生成的合成极端数据进行最大熵训练,我们的方法可以可靠地检测场景中的极端实例,并在语义分割基准测试中表现卓越。
Oct, 2023
深度神经网络在各种技术和服务中得到越来越广泛的应用,但其容易受到来自训练集不同分布的样本的干扰,而常见的解决方法是使深度神经网络具备检测这种样本的能力。本文提出了一种基于 ImageNet 和 Places365 的全面评估标准,根据与训练集的语义相似性,将个别类别分为内部分布和外部分布,通过不同的技术确定哪些类别应被视为内部分布,得到具备不同性质的评估标准。不同的 ODD 检测技术在不同的评估标准下的实验结果表明,它们的有效性取决于所选择的评估标准,而基于置信度的技术在接近 ODD 样本上可能优于基于分类器的技术。
Apr, 2024
本研究提出了一种双层离群分布检测框架,可同时处理领域漂移和语义漂移,通过全局低层特征和密集高层特征图来区分领域漂移和语义漂移,并能够选择性地调整模型以适应未知领域,并提高在检测新类别方面的效果。在多个离群分割基准测试中验证了所提出方法的有效性,包括存在显著领域漂移和不存在领域漂移的情况下,观察到各种基准模型的持续性性能改进。
Sep, 2023
本文提出了一种开放领域语义分割系统,包括两个模块:一个开放集语义分割模块来检测分布内及分布外的目标对象,和一个少样本学习模块来逐渐将这些边缘领域对象纳入已有知识库。我们采用深度度量学习网络 (DMLNet) 与对比聚类来实现开放集语义分割。相比于其他开放集语义分割方法,在三个具有挑战性的数据集上表现出最先进的性能。此外,本文还提出了两个增量少样本学习方法来逐步提高 DMLNet 的性能。
Aug, 2021