Aug, 2023
防御感知：部署下神经网络性能的估计和监测
Defensive Perception: Estimation and Monitoring of Neural Network Performance under Deployment
Hendrik Vogt, Stefan Buehler, Mark Schutera
TL;DR我们提出了一种方法，针对自动驾驶中神经网络在语义分割任务中面临的未察觉的灾难性部署和领域变化问题进行处理。我们的方法基于深度学习感知不确定性的概率分布表达，将神经网络封装在基于经验不确定性度量和蒙特卡洛 Dropout 方法的不确定性估计包络中，在不改变部署的神经网络的同时，保证期望的模型性能，并且还通过新的方法扩展了包络以提高在部署环境中的应用，包括减少计算开销和限制估计噪声。最后，我们展示了该方法在自动驾驶中的多个潜在部署转变（如夜间、雨天或雪天）中的适用性，整体上，我们的方法具有在部署环境中应用的巨大潜力，并通过不确定性实现了操作设计领域的识别，从而实现了防御性感知、安全状态触发、警告通知和对感知系统测试、开发和适应的反馈。