論文の概要: Reliability in Semantic Segmentation: Can We Use Synthetic Data?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09231v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 18:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 20:29:22.473255
• Title: Reliability in Semantic Segmentation: Can We Use Synthetic Data?
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける信頼性:合成データの利用は可能か?
• Authors: Thibaut Loiseau, Tuan-Hung Vu, Mickael Chen, Patrick P\'erez and Matthieu Cord
• Abstract要約: 本稿では,セマンティックセグメンテーションにおける信頼性を評価するために,データの自動合成を行う最先端生成モデルに挑戦する。 安定拡散を微調整することにより、OODドメインやOODオブジェクトに塗布された合成データのゼロショット生成を行う。 我々は,合成データの性能と実OODデータの性能との間に高い相関関係を示し,妥当性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.5766244206855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assessing the reliability of perception models to covariate shifts and out-of-distribution (OOD) detection is crucial for safety-critical applications such as autonomous vehicles. By nature of the task, however, the relevant data is difficult to collect and annotate. In this paper, we challenge cutting-edge generative models to automatically synthesize data for assessing reliability in semantic segmentation. By fine-tuning Stable Diffusion, we perform zero-shot generation of synthetic data in OOD domains or inpainted with OOD objects. Synthetic data is employed to provide an initial assessment of pretrained segmenters, thereby offering insights into their performance when confronted with real edge cases. Through extensive experiments, we demonstrate a high correlation between the performance on synthetic data and the performance on real OOD data, showing the validity approach. Furthermore, we illustrate how synthetic data can be utilized to enhance the calibration and OOD detection capabilities of segmenters.
• Abstract（参考訳）: 知覚モデルの信頼性を評価することは、自動運転車のような安全クリティカルな応用のために重要である。 しかし、タスクの性質上、関連するデータは収集や注釈が難しい。 本稿では,セマンティクスセグメンテーションにおける信頼性評価のためのデータを自動合成するために,最先端生成モデルに挑戦する。 安定拡散を微調整することにより、OODドメインやOODオブジェクトに塗布された合成データのゼロショット生成を行う。 合成データは、事前訓練されたセグメンタの初期評価を提供することで、実際のエッジケースに直面した際のパフォーマンスに関する洞察を提供する。 大規模な実験を通じて,合成データの性能と実OODデータの性能との間に高い相関関係を示し,妥当性を示す。 さらに,セグメンタのキャリブレーションとOOD検出能力を高めるために,合成データを利用する方法についても述べる。

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