論文の概要: Self-Supervised Domain Mismatch Estimation for Autonomous Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08613v1
- Date: Mon, 15 Jun 2020 09:22:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 04:36:14.758105
- Title: Self-Supervised Domain Mismatch Estimation for Autonomous Perception
- Title(参考訳): 自律認識のための自己監督型ドメインミスマッチ推定
- Authors: Jonas L\"ohdefink, Justin Fehrling, Marvin Klingner, Fabian H\"uger,
Peter Schlicht, Nico M. Schmidt, Tim Fingscheidt
- Abstract要約: 本稿では,自己教師型で訓練されたオートエンコーダを,監視対象のセマンティックセグメンテーションと同じトレーニングデータに基づいて提案する。
オンライン推論におけるオートエンコーダのイメージ再構成性能(PSNR)は,すでに高い予測力を示す。
DM測度が機能範囲内の意味的セグメンテーションと強いランク順序相関を持つことを実験により示すことができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.87508643573168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous driving requires self awareness of its perception functions.
Technically spoken, this can be realized by observers, which monitor the
performance indicators of various perception modules. In this work we choose,
exemplarily, a semantic segmentation to be monitored, and propose an
autoencoder, trained in a self-supervised fashion on the very same training
data as the semantic segmentation to be monitored. While the autoencoder's
image reconstruction performance (PSNR) during online inference shows already a
good predictive power w.r.t. semantic segmentation performance, we propose a
novel domain mismatch metric DM as the earth mover's distance between a
pre-stored PSNR distribution on training (source) data, and an online-acquired
PSNR distribution on any inference (target) data. We are able to show by
experiments that the DM metric has a strong rank order correlation with the
semantic segmentation within its functional scope. We also propose a training
domain-dependent threshold for the DM metric to define this functional scope.
- Abstract(参考訳): 自律運転は認知機能の自己認識を必要とする。
技術的に言えば、様々な知覚モジュールのパフォーマンス指標を監視するオブザーバによって実現可能である。
本研究では、例えば、監視対象のセマンティックセグメンテーションを選択し、監視対象のセマンティックセグメンテーションと全く同じトレーニングデータに基づいて自己教師付きでトレーニングされたオートエンコーダを提案する。
オンライン推論における自動エンコーダの画像再構成性能(PSNR)は, セマンティックセマンティックセグメンテーション性能においてすでに優れた予測力を示しているが, トレーニング(ソース)データ上の事前記憶PSNR分布と任意の推論(ターゲット)データ上のオンライン取得PSNR分布との間の地球移動量として, 新たなドメインミスマッチ距離DMを提案する。
DM測度が機能範囲内の意味的セグメンテーションと強いランク順序相関を持つことを実験により示すことができる。
また、DMメトリックに対して、この機能範囲を定義するためのトレーニングドメイン依存しきい値を提案する。
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