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$α$-SSC：基于摄像头的不确定性感知的 3D 语义场景补全
提出了一种考虑不确定性的基于摄像头的三维语义场景完成方法，同时提出了一种层次化的置信度预测方法，能够增强几何完成和语义分割准确性，提高安全关键类别的占用召回率，实现更小的预测集大小并保持指定的覆盖保证，为自主感知系统的准确性和鲁棒性带来显著
PDF18 days ago
基于 CT 的脑室扩散 Schrödinger 桥分割
通过扩展扩散模型的领域适应能力，利用配对的 CT 和 MRI 扫描，提出了一种无需 CT 分割标准的新颖不确定性感知脑室分割技术，并展示了其对其他相似建模方法的优越性。
PDFa month ago
考虑不确定性的代理模型用于具有去噪扩散概率模型的翼型流动模拟
利用去噪扩散概率模型 (DDPMs) 训练一种具有不确定性意识的代理模型用于湍流仿真，结果表明 DDPMs 能够成功捕捉解的完整分布并准确估计仿真的不确定性。与贝叶斯神经网络和异方差模型相比，DDPMs 在各种准确性指标上表现更好，并提供完
PDF7 months ago
DifFlow3D：基于扩散模型的稳健不确定性感知场景流估计
基于扩散概率模型的新型不确定性感知场景流估计网络 (DifFlow3D) 提出，具有卓越性能，在 FlyingThings3D 和 KITTI 2015 数据集上分别降低了 6.7％和 19.1％的 EPE3D，且在 KITTI 数据集上实
PDF7 months ago
基于不确定性的选择性问题回答语言建模
我们提出了一种自动化的大语言模型（LLM）转换方法，可以产生能够在每个预测中估计不确定性的具有不确定性感知能力的 LLM。我们的方法与模型和数据无关，计算效率高，不依赖外部模型或系统。我们在选择性问答环境下评估了转换模型，即尽可能回答问题同
PDF7 months ago
URA*: 用于非公路环境的基于图像的空中到地面可行性估计的不确定性感知路径规划
面向离线环境的自主导航，提出了一种基于航空图像的不确定性感知路径规划方法（URA*），利用集成的卷积神经网络模型从区域感兴趣的航空图像中进行像素级可行性估计，然后应用不确定性感知规划器计算路径，并使用重规划技术来实现在线机器人操作中的快速重
PDF10 months ago
ICML学习累积所有训练样本的证据：理论与实践
该研究通过提出一种新颖的规则化方法，解决了 evidential models 训练和推理中产生的根本性困难，从而提高了预测性能。
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
ICLRUATTA-EB：基于 BERT 的不确定性感知测试时间增强集成模型，用于社交媒体帖子中的常见心理疾病分类
本研究提出了 UATTA-EB 方法，利用深度学习模型分析 Reddit 用户在网络平台上的非结构化数据，精准识别和分类六种心理疾病（抑郁症、焦虑症、双相障碍、注意力缺陷多动障碍（ADHD）、创伤后应激障碍（PTSD）和无疾病），解决了模型
PDFa year ago
AAAI不确定性感知的图像字幕生成
本文提出了一种基于不确定性的图片字幕生成框架，通过并行迭代地从易到难插入不连续的候选单词，将高不确定性的单词在较晚阶段生成，以生成更直观、可解释的字幕。在训练中，作者利用一种基于图像的词袋模型来衡量单词的不确定性，并运用动态规划算法构建训练
PDF2 years ago
面向多模态任务分布的不确定性感知元学习
本文提出了 UnLiMiTD 方法，该方法是一种基于概率预测和基于贝叶斯推理的 meta-learning 方法，能够有效应对少量数据和多模态任务分布的不确定性，同时在 OoD 任务上也表现良好。
PDF2 years ago
ECCV使用不确定性感知图网络进行航空图像目标检测
本研究提出了一种新颖的基于结构图的不确定性物体检测框架，使用图神经网络和语义空间相似性来考虑物体之间的关系，实验结果表明该框架在提高不确定物体检测准确性方面取得了显著效果。
PDF2 years ago
变压器神经过程：通过序列建模实现不确定性感知的元学习
本文提出了一种基于 Transformer 架构的新型神经过程模型（TNPs），用于解决元学习中的不确定性问题，具有先进的表现，适用于元回归、图像完成、上下文多臂赌博机和贝叶斯优化等各种基准问题。
PDF2 years ago
ICLR关于伪标签的辩护：一种基于不确定性的半监督学习伪标签选择框架
本文提出一种基于不确定性的假标签选择框架，通过减少训练过程中的噪音来提高假标签的准确性，并可以生成负假标签用于多标签分类和负学习，相比于最近的半监督学习方法在 CIFAR-10、CIFAR-100、UCF-101 和 Pascal VOC
PDF3 years ago
CVPR动作质量评估中的不确定性感知评分分布学习
提出了一种基于分数分布学习的不确定性感知评分模型（USDL）来进行动作质量评估（AQA），该模型能够处理多个评委或他们的主观评估所造成的评分标签的内在模糊性，并且在多径不确定性感知分数分布学习（MUSDL）方法下能够探究评分的解耦组成部分，
PDF4 years ago
基于地图引导的课程适应、不确定性感知评估：夜晚语义图像分割
通过逐步改进昼夜时间的语义分割模型，并使用新的不确定性感知注释和评估方法，以及使用我们创建的数据集 - Dark Zurich 数据集，相对于之前的研究工作，我们已经在夜间数据集中达到了更好的结果。
PDF4 years ago
VTGNet：面向城市环境的自主驾驶车辆的基于视觉的轨迹生成网络
本论文提出了一种基于模仿学习的不确定性感知的端到端轨迹生成方法，能够从前置相机图像中提取空时特征，并能在不同环境中生成可靠的轨迹，具有优于现有最先进的端到端控制方法的跨场景 / 平台驾驶结果。
PDF4 years ago
SalsaNext: 面向自动驾驶的快速、不确定性感知的激光雷达点云语义分割
本文介绍了一种新的深度学习模型 SalsaNext，该模型针对实时的 3D 激光雷达点云进行不确定性感知的语义分割，引入了一种新的上下文模块及贝叶斯处理方法，并在各项指标上优于目前最先进的语义分割网络。
PDF4 years ago
基于无人机的 RGB - 红外异模态车辆检测：基于不确定性感知的学习
该研究构建了一个大规模的无人机 RGB - 红外车辆检测数据集，在低光条件下，使用不确定性感知的跨模态车辆检测框架提取交叉模态图像的补充信息，以大幅提高检测性能。
PDF4 years ago
通过任务感知的生成性不确定性实现对于超出分布输入的鲁棒性
本文提出了一种结合生成模型和模型不确定性的不确定性感知机器人感知方法，用于处理源自超出分布状态的不确定性。
PDF6 years ago