論文の概要: Residual Pattern Learning for Pixel-wise Out-of-Distribution Detection in Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14512v2
• Date: Thu, 3 Aug 2023 07:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 17:24:56.051988
• Title: Residual Pattern Learning for Pixel-wise Out-of-Distribution Detection in Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける画素単位の分布検出のための残差パターン学習
• Authors: Yuyuan Liu, Choubo Ding, Yu Tian, Guansong Pang, Vasileios Belagiannis, Ian Reid and Gustavo Carneiro
• Abstract要約: 本稿では,新たな残差パターン学習 (RPL) モジュールを提案する。このモジュールはセグメンテーションモデルを用いて,イリヤセグメンテーション性能に影響を与えることなく,OoD画素の検出を支援する。 また,様々な文脈において,RPLがOoD画素を頑健に検出することを強制する新しいコンテクストロバストコントラスト学習(CoroCL)を提案する。 われわれのアプローチは、FPRが約10%改善し、AuPRCが7%向上し、フィッシュスケープ、Segment-Me-If-You-Can、RoadAnomalyデータセットの最先端になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.61485495331684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation models classify pixels into a set of known (``in-distribution'') visual classes. When deployed in an open world, the reliability of these models depends on their ability not only to classify in-distribution pixels but also to detect out-of-distribution (OoD) pixels. Historically, the poor OoD detection performance of these models has motivated the design of methods based on model re-training using synthetic training images that include OoD visual objects. Although successful, these re-trained methods have two issues: 1) their in-distribution segmentation accuracy may drop during re-training, and 2) their OoD detection accuracy does not generalise well to new contexts (e.g., country surroundings) outside the training set (e.g., city surroundings). In this paper, we mitigate these issues with: (i) a new residual pattern learning (RPL) module that assists the segmentation model to detect OoD pixels without affecting the inlier segmentation performance; and (ii) a novel context-robust contrastive learning (CoroCL) that enforces RPL to robustly detect OoD pixels among various contexts. Our approach improves by around 10\% FPR and 7\% AuPRC the previous state-of-the-art in Fishyscapes, Segment-Me-If-You-Can, and RoadAnomaly datasets. Our code is available at: https://github.com/yyliu01/RPL.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションモデルは、ピクセルを既知の(`in-distribution'')視覚クラスに分類する。 オープンな世界に展開する場合、これらのモデルの信頼性は、分布内画素を分類するだけでなく、分布外画素(OoD)を検出する能力にも依存する。 歴史的に、これらのモデルのood検出性能の低さは、oodビジュアルオブジェクトを含む合成トレーニングイメージを用いたモデル再トレーニングに基づくメソッドの設計を動機付けた。 成功したとはいえ、これらの再訓練手法には2つの問題がある。 1)再訓練中に分配分節精度が低下し得る。 2) そのood検出精度は, 訓練施設外の新たな状況(例えば, 都市環境)にはあまり一般化しない。 本稿では,これらの問題を次のように緩和する。 (i)不規則なセグメンテーション性能に影響を与えることなく、セグメンテーションモデルによるood画素の検出を支援する新しい残差パターン学習(rpl)モジュール (ii)rplが様々な文脈でood画素を頑健に検出することを強制する新しいコンテキストロバストコントラスト学習(corocl)。 本手法は,魚類景観,セグメンテーション・ミー・イ・ユー・カン,ロードアノマリーデータセットにおいて,これまでの最先端技術であるfprと7-% auprcを約10-%改善する。 私たちのコードは、https://github.com/yyliu01/rplで利用可能です。

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