論文の概要: Robust Deep Learning for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07772v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 22:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 13:05:02.718446
• Title: Robust Deep Learning for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転のための頑健なディープラーニング
• Authors: Charles Corbi\`ere
• Abstract要約: モデル信頼度を確実に推定する新しい基準を導入する:真のクラス確率(TCP) 真のクラスは本質的にテスト時に未知であるため、補助モデルを用いてデータからTCPの基準を学習し、この文脈に適応した特定の学習スキームを導入することを提案する。 本研究は, 既知モデルに基づく新たな不確実性尺度を導入することで, 誤分類と分布外サンプルを共同で検出する課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The last decade's research in artificial intelligence had a significant impact on the advance of autonomous driving. Yet, safety remains a major concern when it comes to deploying such systems in high-risk environments. The objective of this thesis is to develop methodological tools which provide reliable uncertainty estimates for deep neural networks. First, we introduce a new criterion to reliably estimate model confidence: the true class probability (TCP). We show that TCP offers better properties for failure prediction than current uncertainty measures. Since the true class is by essence unknown at test time, we propose to learn TCP criterion from data with an auxiliary model, introducing a specific learning scheme adapted to this context. The relevance of the proposed approach is validated on image classification and semantic segmentation datasets. Then, we extend our learned confidence approach to the task of domain adaptation where it improves the selection of pseudo-labels in self-training methods. Finally, we tackle the challenge of jointly detecting misclassification and out-of-distributions samples by introducing a new uncertainty measure based on evidential models and defined on the simplex.
• Abstract（参考訳）: 人工知能に関する過去10年間の研究は、自動運転の進歩に大きな影響を与えた。 しかし、このようなシステムをリスクの高い環境にデプロイする場合、安全性は依然として大きな関心事である。 本論文の目的は,ディープニューラルネットワークに対する信頼性の高い不確実性推定を行う方法論的ツールの開発である。 まず、モデルの信頼性を確実に推定する新しい基準、真のクラス確率(TCP)を導入する。 我々は、TCPが現在の不確実性対策よりも、障害予測に優れた特性を提供することを示す。 真のクラスは本質的にテスト時に未知であるため、補助モデルを用いてデータからTCPの基準を学習し、この文脈に適応した特定の学習スキームを導入することを提案する。 提案手法の妥当性は画像分類とセマンティックセグメンテーションデータセットで検証される。 そして、学習した信頼度アプローチをドメイン適応のタスクに拡張し、自己学習手法における擬似ラベルの選択を改善する。 最後に, 供述モデルに基づく新たな不確実性尺度を導入することで, 誤分類や分布外サンプルを共同検出する課題に挑戦する。

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