論文の概要: Automated Detection of Label Errors in Semantic Segmentation Datasets
via Deep Learning and Uncertainty Quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06104v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 10:25:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-14 12:20:31.729368
- Title: Automated Detection of Label Errors in Semantic Segmentation Datasets
via Deep Learning and Uncertainty Quantification
- Title（参考訳）: 深層学習と不確実性定量化によるセマンティックセグメンテーションデータセットにおけるラベル誤りの自動検出
- Authors: Matthias Rottmann and Marco Reese
- Abstract要約: ピクセルワイドラベルを用いたセマンティックセグメンテーションデータセットにおけるラベル誤り検出手法を初めて提案する。
提案手法では,誤検出回数を制御しながら,ラベルエラーの大部分を検出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.076419064097734
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we for the first time present a method for detecting label
errors in image datasets with semantic segmentation, i.e., pixel-wise class
labels. Annotation acquisition for semantic segmentation datasets is
time-consuming and requires plenty of human labor. In particular, review
processes are time consuming and label errors can easily be overlooked by
humans. The consequences are biased benchmarks and in extreme cases also
performance degradation of deep neural networks (DNNs) trained on such
datasets. DNNs for semantic segmentation yield pixel-wise predictions, which
makes detection of label errors via uncertainty quantification a complex task.
Uncertainty is particularly pronounced at the transitions between connected
components of the prediction. By lifting the consideration of uncertainty to
the level of predicted components, we enable the usage of DNNs together with
component-level uncertainty quantification for the detection of label errors.
We present a principled approach to benchmarking the task of label error
detection by dropping labels from the Cityscapes dataset as well from a dataset
extracted from the CARLA driving simulator, where in the latter case we have
the labels under control. Our experiments show that our approach is able to
detect the vast majority of label errors while controlling the number of false
label error detections. Furthermore, we apply our method to semantic
segmentation datasets frequently used by the computer vision community and
present a collection of label errors along with sample statistics.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,画像データセットのセマンティックセグメンテーション,すなわち画素単位のクラスラベルを用いてラベル誤りを検出する手法を初めて提示する。
セマンティクスセグメンテーションデータセットのためのアノテーション取得は時間がかかり、多くの人的労力を必要とする。
特に、レビュープロセスは時間がかかり、ラベルのエラーは人間が容易に見落としてしまう。
その結果はベンチマークに偏りがあり、極端な場合では、そのようなデータセットでトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)のパフォーマンス劣化も発生する。
セグメンテーションのためのDNNは、不確実性定量化によるラベルエラーの検出を複雑なタスクとする画素ワイズ予測を生成する。
不確実性は予測の連結成分間の遷移において特に顕著である。
予測されたコンポーネントのレベルに対する不確実性を考慮することで、DNNとコンポーネントレベルの不確実性定量化を併用してラベルエラーの検出を可能にする。
そこで本研究では,carla driving simulatorから抽出したデータセットから,cityscapesデータセットからラベルをドロップすることでラベル誤り検出のタスクをベンチマークする手法を提案する。
実験の結果,偽のラベル誤り検出回数を制御しながら,ラベルエラーの大部分を検出できることがわかった。
さらに,コンピュータビジョンコミュニティが頻繁に使用しているセグメンテーションデータセットに本手法を適用し,サンプル統計とともにラベルエラーの集合を示す。
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