Aug, 2023

基于激光雷达的语义分割中不确定性估计的校准

PDF
TL;DR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。
confidence calibrationdeep learningperception modelssemantic segmentationuncertainty estimation
发现论文，激发创造
  • 语义分割模型的校准：分析与算法

    研究了语义分割校准的问题，提出了一种简单而有效的选择性缩放方法来校准模型，实验结果表明其在多个基准测试中具有卓越的性能。

    Dec, 2022

  • 不确定性校准及其在物体检测中的应用

    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。

    Feb, 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

  • 校准解释：语义解析中的置信度估计

    研究了三种模型族的六种语义分析模型在两个英文语义分析数据集上的校准特征。基于三个模型的置信分数，提出并发布了两个数据集的新挑战分割。通过模拟注释器交互实验，证明了使用模型置信度可以帮助平衡专注任务的语义分析模型在可用性和安全性之间的权衡。提出了一个平衡了可用性和安全性的 DidYouMean 系统，并呼吁将校准包括在语义分析系统的评估中，并发布了一个计算校准度量的库。

    Nov, 2022

  • 深度学习中的校准度量

    本文探讨了机器学习分类器中出现的过度置信和欠置信问题，介绍了衡量分类器置信度的度量标准 —— 准确率校准度，以及该度量标准不足的缺点；进而进行了一项全面的实证研究，并开源了一种度量方法的库。实证研究发现，不同的度量标准对于分类器校准度的优化与评价可能会带来截然不同的结论。

    Apr, 2019

  • 用于分类的非参数校准

    提出了一种调整分类器置信度估计的方法，使其接近正确分类的概率，该方法利用了潜在高斯过程的非参数表示，并针对多类分类进行了特别设计，适用于任何输出置信度估计的分类器，不限于神经网络，实验证明其性能强。

    Jun, 2019

  • 关于主动学习图像分割中的不确定度估计

    本文探讨了在数据驱动主动学习框架下，针对医学图像分割任务进行不确定性校准的方法，研究了不同的不确定性估计方法和采集策略，并证明选定区域标注可以显著减少需要人工标注的像素数量。

    Jul, 2020

  • 语义分割的可靠性：我们是否走在正确的轨道上？

    在计算机视觉中，轻量级模型通常通过使用 transformers，提高模型的性能，本文探讨如何通过四项指标 (强度、校准、描述和区外检测) 来提高模型的可靠性。

    Mar, 2023

  • 回归任务中的不确定性预测评估和校准

    本文提出了一种新的针对回归任务中不确定性预测校准的方法和评估方法，并通过对合成问题和对 COCO 和 KITTI 数据集的物体检测边界框回归任务的实验验证，展示出基于直方图的聚类方法和基于缩放的校准方法的效果相当好。

    May, 2019

  • 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