論文の概要: Real-Time Uncertainty Estimation in Computer Vision via Uncertainty-Aware Distribution Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15857v2
• Date: Fri, 6 Nov 2020 03:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 05:46:05.035002
• Title: Real-Time Uncertainty Estimation in Computer Vision via Uncertainty-Aware Distribution Distillation
• Title（参考訳）: 不確実性認識分布蒸留によるコンピュータビジョンのリアルタイム不確実性推定
• Authors: Yichen Shen, Zhilu Zhang, Mert R. Sabuncu, Lin Sun
• Abstract要約: 本研究では,事前学習したドロップアウトモデルの条件付き予測分布を学習するための,簡易かつ簡便な蒸留法を提案する。 提案手法の有効性を,意味的セグメンテーションと深さ推定の両方で実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.712408359052667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Calibrated estimates of uncertainty are critical for many real-world computer vision applications of deep learning. While there are several widely-used uncertainty estimation methods, dropout inference stands out for its simplicity and efficacy. This technique, however, requires multiple forward passes through the network during inference and therefore can be too resource-intensive to be deployed in real-time applications. We propose a simple, easy-to-optimize distillation method for learning the conditional predictive distribution of a pre-trained dropout model for fast, sample-free uncertainty estimation in computer vision tasks. We empirically test the effectiveness of the proposed method on both semantic segmentation and depth estimation tasks and demonstrate our method can significantly reduce the inference time, enabling real-time uncertainty quantification, while achieving improved quality of both the uncertainty estimates and predictive performance over the regular dropout model.
• Abstract（参考訳）: 不確実性を校正した推定は、ディープラーニングの現実世界の多くのコンピュータビジョンアプリケーションにとって重要である。 広く使われている不確実性推定手法はいくつか存在するが、ドロップアウト推論はその単純さと有効性が際立っている。 しかしながら、このテクニックは推論中にネットワークを複数のフォワードパスする必要があるため、リアルタイムアプリケーションでデプロイするにはリソース集約的すぎる可能性がある。 コンピュータビジョンタスクにおける高速でサンプル不要な不確実性推定のための,事前学習したドロップアウトモデルの条件付き予測分布を学習するための,簡便かつ簡便な蒸留法を提案する。 本研究では,提案手法が意味的セグメンテーションと深度推定の両方に与える影響を実証的に検証し,提案手法が推論時間を大幅に短縮し,実時間不確実性定量化を可能にするとともに,不確実性推定と予測性能を通常のドロップアウトモデルよりも向上させることを実証した。

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