論文の概要: Synthetic outlier generation for anomaly detection in autonomous driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02184v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 07:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 13:44:09.665380
• Title: Synthetic outlier generation for anomaly detection in autonomous driving
• Title（参考訳）: 自律運転における異常検出のための合成異常生成
• Authors: Martin Bikandi, Gorka Velez, Naiara Aginako and Itziar Irigoien
• Abstract要約: 異常検出は、確立されたパターンや大部分のデータから著しく逸脱したインスタンスを特定するために重要である。 本研究では,異常検出モジュールを用いた画像意味セグメンテーションモデルの訓練方法について検討する。 最先端DenseHybridモデルのトレーニング段階に改良を加えることで,異常検出における大幅な性能向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0989593035411862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Anomaly detection, or outlier detection, is a crucial task in various domains to identify instances that significantly deviate from established patterns or the majority of data. In the context of autonomous driving, the identification of anomalies is particularly important to prevent safety-critical incidents, as deep learning models often exhibit overconfidence in anomalous or outlier samples. In this study, we explore different strategies for training an image semantic segmentation model with an anomaly detection module. By introducing modifications to the training stage of the state-of-the-art DenseHybrid model, we achieve significant performance improvements in anomaly detection. Moreover, we propose a simplified detector that achieves comparable results to our modified DenseHybrid approach, while also surpassing the performance of the original DenseHybrid model. These findings demonstrate the efficacy of our proposed strategies for enhancing anomaly detection in the context of autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 異常検出(anomaly detection)あるいは異常検出(outlier detection)は、確立されたパターンやデータの大部分から著しく逸脱するインスタンスを特定するために、さまざまなドメインにおいて重要なタスクである。 自動運転の文脈では、異常や異常なサンプルではディープラーニングモデルが過信を示すことが多いため、安全性-クリティカルインシデントを防ぐために異常の識別が特に重要である。 本研究では,画像セマンティクスセグメンテーションモデルを異常検出モジュールを用いて学習するための異なる戦略について検討する。 最先端DenseHybridモデルのトレーニング段階に改良を加えることで,異常検出における大幅な性能向上を実現した。 さらに,DenseHybridモデルの性能を上回りながら,改良したDenseHybrid手法に匹敵する結果が得られる簡易検出器を提案する。 以上より,提案手法が自律運転の文脈における異常検出に有効であることを示す。

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