Feb, 2024
掩蔽 Gamma-SSL：通过掩蔽图像建模学习不确定性估计
Masked Gamma-SSL: Learning Uncertainty Estimation via Masked Image Modeling
David S. W. Williams, Matthew Gadd, Paul Newman, Daniele De Martini
TL;DR该研究提出了一种语义分割网络，能够在单次前向传递中生成高质量的不确定性估计。通过基于掩膜图像建模（MIM）方法，我们利用基础模型和无标签数据的通用表示来解决增强超参数问题，使得方法更简洁。为了解决在安全关键应用中因训练数据中的偏差而导致的错误问题，我们在多个测试领域上对该方法进行了测试，并且在包括城市、乡村和越野驾驶领域的 SAX 分割基准数据集上，该方法始终优于不确定性估计和超出分布技术。