論文の概要: Standardized Max Logits: A Simple yet Effective Approach for Identifying Unexpected Road Obstacles in Urban-Scene Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11264v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 14:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 16:08:51.978939
• Title: Standardized Max Logits: A Simple yet Effective Approach for Identifying Unexpected Road Obstacles in Urban-Scene Segmentation
• Title（参考訳）: 都市・シーンセグメンテーションにおける未予測道路障害物の簡易かつ効果的な同定手法
• Authors: Sanghun Jung, Jungsoo Lee, Daehoon Gwak, Sungha Choi, Jaegul Choo
• Abstract要約: 本稿では,各予測クラスにおける最大ロジットの相対的意味を反映し,各分布を整列させるため,最大ロジットを標準化する,単純かつ効果的なアプローチを提案する。 提案手法は,一般公開されているFishyscapes Lost & Foundのリーダーボード上での最先端のパフォーマンスを高いマージンで達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.666365568765098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying unexpected objects on roads in semantic segmentation (e.g., identifying dogs on roads) is crucial in safety-critical applications. Existing approaches use images of unexpected objects from external datasets or require additional training (e.g., retraining segmentation networks or training an extra network), which necessitate a non-trivial amount of labor intensity or lengthy inference time. One possible alternative is to use prediction scores of a pre-trained network such as the max logits (i.e., maximum values among classes before the final softmax layer) for detecting such objects. However, the distribution of max logits of each predicted class is significantly different from each other, which degrades the performance of identifying unexpected objects in urban-scene segmentation. To address this issue, we propose a simple yet effective approach that standardizes the max logits in order to align the different distributions and reflect the relative meanings of max logits within each predicted class. Moreover, we consider the local regions from two different perspectives based on the intuition that neighboring pixels share similar semantic information. In contrast to previous approaches, our method does not utilize any external datasets or require additional training, which makes our method widely applicable to existing pre-trained segmentation models. Such a straightforward approach achieves a new state-of-the-art performance on the publicly available Fishyscapes Lost & Found leaderboard with a large margin.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーション(例えば、道路上の犬を識別する)における道路上の予期せぬ物体の同定は、安全クリティカルな応用において不可欠である。 既存のアプローチでは、外部データセットからの予期せぬオブジェクトの画像を使用するか、追加のトレーニング(セグメンテーションネットワークの再トレーニングや余分なネットワークのトレーニングなど)を必要とする。 考えられる選択肢の1つは、事前訓練されたネットワークの予測スコア(例えば、max logits(最終softmax層前のクラス間の最大値)を使用して、そのようなオブジェクトを検出することである。 しかし,各予測クラスにおける最大ロジットの分布は,都市間セグメンテーションにおける予期せぬ対象の識別性能を低下させるため,大きく異なる。 この問題に対処するために,我々は,各予測クラスにおけるmaxロジットの相対的意味を反映するために,maxロジットを標準化する単純かつ効果的なアプローチを提案する。 さらに,隣接画素が類似した意味情報を共有するという直観に基づいて,二つの異なる視点から局所領域を考える。 従来のアプローチとは対照的に,本手法では外部データセットは使用せず,追加のトレーニングも必要とせず,既存の事前学習されたセグメンテーションモデルに広く適用できる。 このような直接的なアプローチは、広く入手可能なfishyscapes lost & found leaderboardにおける最先端のパフォーマンスを、大きなマージンで達成する。

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