論文の概要: Labels Are Not Perfect: Inferring Spatial Uncertainty in Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12195v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 09:11:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 01:57:12.538366
• Title: Labels Are Not Perfect: Inferring Spatial Uncertainty in Object Detection
• Title（参考訳）: ラベルは完璧ではない:物体検出における空間的不確かさの推測
• Authors: Di Feng, Zining Wang, Yiyang Zhou, Lars Rosenbaum, Fabian Timm, Klaus Dietmayer, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan
• Abstract要約: 本研究では,生成モデルに基づいて,lidar point cloudのバウンディングボックスラベルの不確かさを推定する。 包括的実験により,提案モデルはライダー知覚とラベル品質の複雑な環境雑音を反映していることがわかった。 ラベルの不確実性を組み込んだ新しい評価指標としてJaccard IoUを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.008419879970365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of many real-world driving datasets is a key reason behind the recent progress of object detection algorithms in autonomous driving. However, there exist ambiguity or even failures in object labels due to error-prone annotation process or sensor observation noise. Current public object detection datasets only provide deterministic object labels without considering their inherent uncertainty, as does the common training process or evaluation metrics for object detectors. As a result, an in-depth evaluation among different object detection methods remains challenging, and the training process of object detectors is sub-optimal, especially in probabilistic object detection. In this work, we infer the uncertainty in bounding box labels from LiDAR point clouds based on a generative model, and define a new representation of the probabilistic bounding box through a spatial uncertainty distribution. Comprehensive experiments show that the proposed model reflects complex environmental noises in LiDAR perception and the label quality. Furthermore, we propose Jaccard IoU (JIoU) as a new evaluation metric that extends IoU by incorporating label uncertainty. We conduct an in-depth comparison among several LiDAR-based object detectors using the JIoU metric. Finally, we incorporate the proposed label uncertainty in a loss function to train a probabilistic object detector and to improve its detection accuracy. We verify our proposed methods on two public datasets (KITTI, Waymo), as well as on simulation data. Code is released at https://bit.ly/2W534yo.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界の運転データセットが利用できることは、自律運転におけるオブジェクト検出アルゴリズムの最近の進歩の背景にある重要な理由である。 しかしながら、オブジェクトラベルの曖昧さや失敗は、エラーを起こしやすいアノテーションプロセスやセンサ観測ノイズによるものである。 現在の公開オブジェクト検出データセットは、オブジェクト検出のための一般的なトレーニングプロセスや評価メトリクスと同様に、固有の不確かさを考慮せずに、決定論的オブジェクトラベルのみを提供する。 その結果, 物体検出手法の深度評価は依然として困難であり, 特に確率的物体検出において, 物体検出の訓練プロセスは準最適であることがわかった。 本研究では,lidar点雲から境界ボックスラベルの不確かさを生成モデルに基づいて推定し,空間的不確実性分布を通じて確率的境界ボックスの新しい表現を定義する。 包括的実験により,提案モデルはライダー知覚とラベル品質の複雑な環境雑音を反映していることがわかった。 さらに,ラベルの不確実性を組み込んだ評価指標として,Jaccard IoU(JIoU)を提案する。 JIoU測定値を用いて,複数のLiDAR系物体検出器の奥行き比較を行う。 最後に,提案するラベルの不確かさを損失関数に組み込んで確率的物体検出器を訓練し,検出精度を向上させる。 提案手法を2つの公開データセット (kitti, waymo) とシミュレーションデータで検証した。 コードはhttps://bit.ly/2W534yoでリリースされる。

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