Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fool Me Once: Robust Selective Segmentation via Out-of-Distribution Detection with Contrastive Learning

論文の概要: Fool Me Once: Robust Selective Segmentation via Out-of-Distribution Detection with Contrastive Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00869v1
Date: Mon, 1 Mar 2021 09:38:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-03 16:05:34.215801
Title: Fool Me Once: Robust Selective Segmentation via Out-of-Distribution Detection with Contrastive Learning
Title（参考訳）: fool me once: コントラスト学習による分散検出によるロバスト選択的セグメンテーション
Authors: David Williams, Matthew Gadd, Daniele De Martini and Paul Newman
Abstract要約: ネットワークを訓練し,セグメンテーションと画素単位のアウトオブディストリビューション(ood)検出を同時に行う。これは、OoDデータセットを新しい対比目標とデータ拡張スキームで活用することによって実現される。 OoDの予測値に基づいてシーンを選択的にセグメンテーションすることで、代替技術に関して0.2のIoUでセグメンテーション精度を向上させることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.705683228657175
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we train a network to simultaneously perform segmentation and pixel-wise Out-of-Distribution (OoD) detection, such that the segmentation of unknown regions of scenes can be rejected. This is made possible by leveraging an OoD dataset with a novel contrastive objective and data augmentation scheme. By combining data including unknown classes in the training data, a more robust feature representation can be learned with known classes represented distinctly from those unknown. When presented with unknown classes or conditions, many current approaches for segmentation frequently exhibit high confidence in their inaccurate segmentations and cannot be trusted in many operational environments. We validate our system on a real-world dataset of unusual driving scenes, and show that by selectively segmenting scenes based on what is predicted as OoD, we can increase the segmentation accuracy by an IoU of 0.2 with respect to alternative techniques.
Abstract（参考訳）: 本研究では,シーンの未知領域のセグメンテーションを拒否できるように,セグメンテーションと画素単位のアウト・オブ・ディストリビューション(ood)検出を同時に行うようにネットワークを訓練する。これは、OoDデータセットを新しい対比目標とデータ拡張スキームで活用することによって実現される。トレーニングデータに未知のクラスを含むデータを組み合わせることで、よりロバストな特徴表現を未知のクラスとは明確に表現された既知のクラスで学習することができる。未知のクラスや条件が提示されると、セグメンテーションに対する多くの現在のアプローチはしばしば不正確なセグメンテーションに対して高い信頼性を示し、多くの運用環境で信頼できない。そこで本研究では,異常な運転シーンを実世界のデータセットで検証し,oodとして予測される場面に基づいてシーンを選択的に分割することで,代替手法に対して0.2のiouでセグメンテーション精度を向上できることを示す。

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