論文の概要: Synthesize then Compare: Detecting Failures and Anomalies for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08440v2
• Date: Tue, 8 Sep 2020 02:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 13:00:07.824412
• Title: Synthesize then Compare: Detecting Failures and Anomalies for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける障害と異常の検出
• Authors: Yingda Xia, Yi Zhang, Fengze Liu, Wei Shen, Alan Yuille
• Abstract要約: 本稿では,2つのモジュールから構成される統合フレームワークを提案する。 3つの挑戦的なデータセットでフレームワークを検証し、大きなマージンで最先端を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.607187083168407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to detect failures and anomalies are fundamental requirements for building reliable systems for computer vision applications, especially safety-critical applications of semantic segmentation, such as autonomous driving and medical image analysis. In this paper, we systematically study failure and anomaly detection for semantic segmentation and propose a unified framework, consisting of two modules, to address these two related problems. The first module is an image synthesis module, which generates a synthesized image from a segmentation layout map, and the second is a comparison module, which computes the difference between the synthesized image and the input image. We validate our framework on three challenging datasets and improve the state-of-the-arts by large margins, \emph{i.e.}, 6% AUPR-Error on Cityscapes, 7% Pearson correlation on pancreatic tumor segmentation in MSD and 20% AUPR on StreetHazards anomaly segmentation.
• Abstract（参考訳）: 故障や異常を検出する能力は、コンピュータビジョンアプリケーション、特に自律運転や医用画像解析のようなセマンティックセグメンテーションの安全クリティカルな応用のための信頼性の高いシステムを構築するための基本的な要件である。 本稿では,セマンティクスセグメンテーションにおける障害と異常検出を体系的に研究し,これら2つのモジュールからなる統一フレームワークを提案する。 第1のモジュールは、セグメンテーションレイアウトマップから合成画像を生成する画像合成モジュールであり、第2のモジュールは、合成画像と入力画像との差を計算する比較モジュールである。 我々は,3つの挑戦的データセットの枠組みを検証し,大きなマージンによる最先端技術の改善,都市景観におけるAUPR-Errorの6%,MSDにおける膵腫瘍のセグメンテーションに対するPearson相関,StreetHazardsにおけるAUPRの20%などを検討した。

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