Sep, 2023

顺应化的多模态不确定性回归和推理

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TL;DR本研究介绍了一种轻量级的不确定性估计器，通过将符合预测与深度学习回归器相结合，能够预测多模态（不相交）的不确定性界限。我们特别讨论了它在视觉里程计中的应用，该应用中环境特征，如飞行领域的对称性和模糊和遮挡下的传感器测量，可能导致多模态不确定性。我们的模拟结果显示，在我们的框架中，不确定性估计根据具有挑战性的操作条件自适应地调整每个样本，例如明显的噪声、有限的训练数据和有限的预测模型参数大小。我们还开发了一种推理框架，利用这些稳健的不确定性估计并结合基于光流的推理来提高预测准确性。因此，通过恰当地考虑数据驱动学习的预测不确定性，并通过基于规则的推理关闭其估计循环，我们的方法在所有这些具有挑战性的场景中始终优于传统的深度学习方法，通过减少预测误差 2-3 倍。
发现论文，激发创造
  • 轻量级，不确定性感知的可证明视觉里程计

    本文提出了一种轻量、统计鲁棒的框架，利用符合推理来提取视觉坐标自适应预测间隔的不确定性，勾画了生成深度神经网络、蒙特卡洛 Dropout、区间打分和校准损失等技术，从而改善不确定性感知学习对于决策领域的应用。

    Mar, 2023

  • 基于误差对齐不确定性优化的可靠多模态轨迹预测

    通过提出基于误差对齐的不确定性优化方法和引入可训练的损失函数来估算深度神经网络的不确定性，以取得与模型误差相关性强的不确定性预测。该方法适用于连续结构化预测和回归任务，并在包括大规模车辆运动预测任务的多个数据集上进行评估，通过 Pearson 相关系数表明我们的方法提高了平均位移误差和不确定性与模型误差之间的相关性。

    Dec, 2022

  • 互信息校准的边缘环境不确定性感知多模态三维物体检测

    通过将协同推断原理与信息理论测量相集成，我们的研究在多模态框架内实现了轻量级、无蒙特卡罗的不确定性估计，并通过多元高斯变分自动编码器的潜变量的乘积来融合 RGB 摄像机和 LiDAR 传感器数据的特征以提高预测准确性。通过基于加权损失函数的 CI 得出的不确定性边界的标准化互信息被用作调制器。我们的仿真结果表明，在模型训练期间，内在的预测不确定性与 NMI 呈负相关。该框架在 KITTI 3D 物体检测基准上展示了与不具备不确定性感知能力的相似方法相媲美甚至更好的性能，适用于边缘实时机器人技术。

    Sep, 2023

  • 深度学习中的多元不确定性

    本文论述了深度学习在自主驾驶和机器人中导航和状态估计中的应用，为了在黑盒模型和卡尔曼和其他贝叶斯滤波器中更加稳妥可靠地使用深度学习，需要准确地量化多变量不确定性，提出并实验了通过神经网络建模多元不确定性的方法，并证明精确的多变量不确定性量化对于卡尔曼滤波器性能在领域内和领域外评估数据中的巨大影响，同时指出端到端滤波器训练可以允许不确定性预测来补偿滤波器的不足。

    Oct, 2019

  • 自动驾驶中鲁棒目标检测的不确定性编码多模态融合

    Multi-modal fusion technique incorporating uncertainties through Uncertainty-Encoded Mixture-of-Experts (UMoE) improves object detection performance in extreme weather, adversarial, and blinding attack scenarios for autonomous driving.

    Jul, 2023

  • 多视角一致性学习用于异质传感器融合

    为了评估机器学习模型单个预测的可信度，我们建立和测试了多视角和单视角的异构传感器融合的模型，这些模型基于相合预测框架，提供了理论上的边际置信保证。通过全面实验，我们证明了多视角模型不仅在准确性性能度量方面（已在多个之前的工作中显示），而且在提供不确定性估计的相合度量方面，比单视角模型表现更好。

    Feb, 2024

  • 使用不确定性的信息数据选择在多模式物体检测中

    本研究提出了一种基于深度学习的通用不确定性感知多模态融合模型，该模型采用多管道宽松耦合架构将点云和图像特征进行组合，并将不确定性嵌入在边界框生成中，以生成可靠的输出，在 KITTI 2D 物体检测数据集和其衍生的 “脏数据” 中得到了验证。

    Apr, 2023

  • 鸟瞰视野语义分割的不确定性量化：方法与基准

    这篇论文介绍了一种用于预测不确定性量化的基准测试方法，通过评估不同方法在三个流行数据集上对于识别被错分和不适当类别像素、以及校准的有效性，发现证据深度学习方法在高效量化不确定性方面表现最有潜力，提出了适用于高度不平衡数据的 Uncertainty-Focal-Cross-Entropy (UFCE) 损失函数，以及增强模型对高不确定性像素关注的缺空缩放规则项能够提高确定性不确定性量化。

    May, 2024

  • 利用符合预测的不确定性定量化地球观测中的概率机器学习

    人工智能系统中使用不可靠的预测会对决策产生负面影响，而基于模型不可知性量化的符合性预测方法可以解决这个问题，特别是在地球观测应用中，该方法可以提供可靠的不确定性信息并增强可靠性。

    Jan, 2024

  • 多模态不确定性感知视觉 - 语言预训练模型

    本文通过概率分布编码器（PDE）将所有模态的表示作为概率分布映射，对不确定性建模，提出了基于概率分布的预训练任务并在视觉和语言联合任务上实现了最先进的结果。

    Oct, 2022