論文の概要: A Review of Uncertainty Calibration in Pretrained Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02935v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 14:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 16:53:10.529163
• Title: A Review of Uncertainty Calibration in Pretrained Object Detectors
• Title（参考訳）: 予習物体検出器における不確実性校正の検討
• Authors: Denis Huseljic and Marek Herde and Mehmet Muejde and Bernhard Sick
• Abstract要約: 多クラス設定における事前訓練対象検出アーキテクチャの不確実性校正特性について検討する。 公平でバイアスのない,繰り返し可能な評価を実現するためのフレームワークを提案する。 検出器のキャリブレーションが低い理由について、新しい知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.440028715314566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of deep learning based computer vision, the development of deep object detection has led to unique paradigms (e.g., two-stage or set-based) and architectures (e.g., Faster-RCNN or DETR) which enable outstanding performance on challenging benchmark datasets. Despite this, the trained object detectors typically do not reliably assess uncertainty regarding their own knowledge, and the quality of their probabilistic predictions is usually poor. As these are often used to make subsequent decisions, such inaccurate probabilistic predictions must be avoided. In this work, we investigate the uncertainty calibration properties of different pretrained object detection architectures in a multi-class setting. We propose a framework to ensure a fair, unbiased, and repeatable evaluation and conduct detailed analyses assessing the calibration under distributional changes (e.g., distributional shift and application to out-of-distribution data). Furthermore, by investigating the influence of different detector paradigms, post-processing steps, and suitable choices of metrics, we deliver novel insights into why poor detector calibration emerges. Based on these insights, we are able to improve the calibration of a detector by simply finetuning its last layer.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのコンピュータビジョンの分野では、ディープオブジェクト検出の開発は、独自のパラダイム(例えば、2段階またはセットベース)とアーキテクチャ(例えば、Faster-RCNNやDETR)をもたらし、挑戦的なベンチマークデータセット上での優れたパフォーマンスを実現している。 それにもかかわらず、訓練された物体検出器は、通常、自身の知識に関する不確実性を確実に評価しておらず、確率的予測の品質は低い。 これらは後続の決定にしばしば用いられるため、そのような不正確な確率的予測は避けなければならない。 本研究では,様々な事前学習対象検出アーキテクチャにおける不確かさのキャリブレーション特性をマルチクラス設定で検討する。 本研究では,分布変化によるキャリブレーション(分布シフト,分布外データの適用など)を評価する上で,公平かつ偏りのない,繰り返し可能な評価を実現するための枠組みを提案する。 さらに, 異なる検出器のパラダイム, 後処理ステップ, 適切なメトリクス選択の影響を調べた結果, 検出器のキャリブレーションが低い理由について新たな知見が得られた。 これらの知見に基づき、最終層を微調整するだけで検出器の校正を改善することができる。

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