論文の概要: Stochastic-YOLO: Efficient Probabilistic Object Detection under Dataset Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02967v2
• Date: Fri, 6 Nov 2020 12:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:47:58.231613
• Title: Stochastic-YOLO: Efficient Probabilistic Object Detection under Dataset Shifts
• Title（参考訳）: stochastic-yolo:データセットシフト下での効率的な確率的物体検出
• Authors: Tiago Azevedo, Ren\'e de Jong, Matthew Mattina, Partha Maji
• Abstract要約: 本稿では、確立されたYOLOv3アーキテクチャを適用し、不確実性推定を生成する。 MC-YOLOは音響的アプローチであると主張しながら,感度解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.656808451823172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In image classification tasks, the evaluation of models' robustness to increased dataset shifts with a probabilistic framework is very well studied. However, object detection (OD) tasks pose other challenges for uncertainty estimation and evaluation. For example, one needs to evaluate both the quality of the label uncertainty (i.e., what?) and spatial uncertainty (i.e., where?) for a given bounding box, but that evaluation cannot be performed with more traditional average precision metrics (e.g., mAP). In this paper, we adapt the well-established YOLOv3 architecture to generate uncertainty estimations by introducing stochasticity in the form of Monte Carlo Dropout (MC-Drop), and evaluate it across different levels of dataset shift. We call this novel architecture Stochastic-YOLO, and provide an efficient implementation to effectively reduce the burden of the MC-Drop sampling mechanism at inference time. Finally, we provide some sensitivity analyses, while arguing that Stochastic-YOLO is a sound approach that improves different components of uncertainty estimations, in particular spatial uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 画像分類タスクでは、確率的フレームワークによるデータセットシフトの増加に対するモデルの堅牢性の評価がよく研究されている。 しかし、オブジェクト検出(OD)タスクは不確実性の評価と評価に他の課題をもたらす。 例えば、与えられた境界ボックスに対するラベルの不確実性(すなわち、what?)と空間的不確実性(where?)の両方を評価する必要があるが、従来の平均的精度指標(mapなど)では評価はできない。 本稿では,モンテカルロドロップアウト(mc-drop)という形で確率性を導入することで不確実性推定を行うため,定評のあるyolov3アーキテクチャを適用し,データセットシフトの異なるレベルにまたがって評価する。 我々は,この新しいアーキテクチャをstochastic-yoloと呼び,推論時のmc-dropサンプリング機構の負担を効果的に軽減する効率的な実装を提供する。 最後に,確率yoloは不確かさ推定,特に空間的不確かさの異なる構成要素を改善する健全なアプローチであると主張するとともに,感度分析を提供する。

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