Feb, 2023

不确定性校准及其在物体检测中的应用

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TL;DR本文讨论了使用现代神经网络进行多目标检测的方法，并考虑了该检测方法的不确定性。作者提出了一些对象定位的精度检测方法，并研究了对检测误差的影响。该文章还讨论了空间不确定性的问题，并介绍了一些校准方法。最后，作者结合以往方法，展示了在车辆自动驾驶等场景中实现定位校准的应用。
neuronal networksobject detectionuncertaintycalibrationautonomous driving
发现论文，激发创造
  • 评估目标检测中的不确定性校准的理论和实践框架

    本研究提出了一个理论和实践框架，用于评估不确定性校准的对象检测系统，通过一系列的实验表明了所提出的不确定性校准度量的稳健性。

    Sep, 2023

  • 目标定位任务中的不确定性校准

    应用于自动驾驶和手术机器人等许多安全关键应用中，从对象检测模块获取预测不确定性以帮助支持安全决策是可取的。本文中我们介绍了一种方法用于解决单个对象定位任务的边界框的不确定性问题。我们使用现有技术来校准回归模型，实验表明所得出的校准模型得到了更可靠的不确定性估计。

    Nov, 2018

  • 基于激光雷达的语义分割中不确定性估计的校准

    我们提出了一种测量语义分割模型对各个类别的置信度校准质量的度量标准，并使用该标准评估不平衡类别的不确定性估计方法的置信度校准情况。此外，我们还建议该方法可以自动发现标签问题，改善手工或自动注释数据集的质量。

    Aug, 2023

  • 自动驾驶概率物体检测器的校准 —— 我们能信任你吗？

    本文提出三种实用方法，旨在显著减少激光雷达 3D 物体检测网络中不确定性的估计误差，以达到更加准确的不确定性校准，从而最大程度地提高安全性。

    Sep, 2019

  • CertainNet: 无需采样的目标检测不确定性估计

    这篇论文提出了一种新的采样免费的不确定性估计方法，称为 CertainNet，旨在为自主驾驶对象检测中的物体性，类别，位置和大小提供分离的不确定性，该方法使用了一个不确定性感知的热图，并利用检测器提供的相邻边界框，同时也提出了一种评估位置和大小不确定性的新指标。

    Oct, 2021

  • 目标检测的多元置信度校准

    提出了一种新的方法来测量并校准物体检测方法的偏置（或机器不准确）置信度估计，使用附加信息可以在图像位置和框比例方面获得校准的信心估计，并提出了一种新的度量方法来评估物体检测器的不准确性。

    Apr, 2020

  • 单阶段目标检测中的不确定性估计

    本文提出一种有效的方法，可以在一阶段目标检测器中同时估计不确定性和改善检测性能，应用于智能车辆的环境感知任务中的物体检测。实验结果表明我们的系统所输出的不确定性程度与检测准确度和行人遮挡水平有关。

    May, 2019

  • 推测物体检测的空间不确定性

    本文提出了一种通过 LiDAR 点云估算边界框标签不确定性的生成模型，并定义了一种新的概率边界框表示方法，进而提出了一种基于 Jaccard IoU 的新的评价指标，该模型在 KITTI 和 Waymo Open 数据集上被证明是优于传统 IoU 的评价指标， 对于概率目标检测器的评估具有高度准确性。

    Mar, 2020

  • 为自动驾驶学习一种具有不确定性意识的目标检测器

    本文提出了一种方法，通过考虑地面真实标定数据中的潜在噪声，改善学习概率分布的能力，从而提高自动驾驶探测器的准确性和物体检测性能。

    Oct, 2019

  • 标签并不完美：推断目标检测中的空间不确定性

    依据生成模型从 LiDAR 点云中推断出边界框标签的不确定性，并通过空间不确定度分布定义了概率边界框的新表示，提出了一种新的评价指标 Jaccard IoU (JIoU)，并应用于几个基于 LiDAR 的目标检测器的深入比较中，并将提出的标签不确定性结合到损失函数中，以训练概率目标检测器并提高其检测精度。

    Dec, 2020