論文の概要: A Benchmark for Out of Distribution Detection in Point Cloud 3D Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06241v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 14:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 15:48:16.663674
• Title: A Benchmark for Out of Distribution Detection in Point Cloud 3D Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: point cloud 3d semantic segmentationにおけるout of distribution detectionのベンチマーク
• Authors: Lokesh Veeramacheneni and Matias Valdenegro-Toro
• Abstract要約: 安全クリティカルなアプリケーションは、オブジェクトの検出とセグメンテーションにDeep Neural Networks(DNN)を使用する。 DNNは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の入力が破滅的な結果をもたらすと予測できない。 既存のOOD検出法は画像入力では広く研究されているが,LiDAR入力ではあまり研究されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety-critical applications like autonomous driving use Deep Neural Networks (DNNs) for object detection and segmentation. The DNNs fail to predict when they observe an Out-of-Distribution (OOD) input leading to catastrophic consequences. Existing OOD detection methods were extensively studied for image inputs but have not been explored much for LiDAR inputs. So in this study, we proposed two datasets for benchmarking OOD detection in 3D semantic segmentation. We used Maximum Softmax Probability and Entropy scores generated using Deep Ensembles and Flipout versions of RandLA-Net as OOD scores. We observed that Deep Ensembles out perform Flipout model in OOD detection with greater AUROC scores for both datasets.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションは、オブジェクトの検出とセグメンテーションにDeep Neural Networks(DNN)を使用する。 DNNは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の入力が破滅的な結果をもたらすと予測できない。 既存のOOD検出法は画像入力では広く研究されているが,LiDARではあまり研究されていない。 そこで本研究では,3次元セマンティックセグメンテーションにおけるOOD検出のベンチマークのための2つのデータセットを提案する。 我々は,OODスコアとして,Deep EnsemblesとRandLA-NetのFlipoutバージョンを用いて生成した最大ソフトマックス確率とエントロピースコアを使用した。 両データセットのaurocスコアが大きいood検出において,深いアンサンブルがフリップアウトモデルを実行することを観測した。

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