論文の概要: Instance-Level Safety-Aware Fidelity of Synthetic Data and Its
Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07031v1
- Date: Sat, 10 Feb 2024 19:45:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 17:55:00.748028
- Title: Instance-Level Safety-Aware Fidelity of Synthetic Data and Its
Calibration
- Title(参考訳): ケースレベル安全対応型合成データの忠実度とその校正
- Authors: Chih-Hong Cheng, Paul St\"ockel, Xingyu Zhao
- Abstract要約: 視覚的な入力特性を超越した4種類のインスタンスレベルの忠実度を導入する。
目的は、合成データを現実世界の安全問題と整合させることだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.719926453178537
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling and calibrating the fidelity of synthetic data is paramount in
shaping the future of safe and reliable self-driving technology by offering a
cost-effective and scalable alternative to real-world data collection. We focus
on its role in safety-critical applications, introducing four types of
instance-level fidelity that go beyond mere visual input characteristics. The
aim is to align synthetic data with real-world safety issues. We suggest an
optimization method to refine the synthetic data generator, reducing fidelity
gaps identified by the DNN-based component. Our findings show this tuning
enhances the correlation between safety-critical errors in synthetic and real
images.
- Abstract(参考訳): 現実世界のデータ収集に代わるコスト効率とスケーラブルな代替手段を提供することで、安全で信頼性の高い自動運転技術の未来を形作る上で、合成データの忠実さのモデリングと調整が最重要となる。
安全クリティカルなアプリケーションにおけるその役割に注目し、視覚的な入力特性を超える4種類のインスタンスレベルの忠実さを導入します。
目的は、合成データを現実世界の安全問題に合わせることだ。
本稿では,合成データ生成装置を洗練するための最適化手法を提案する。
このチューニングは,合成画像と実画像の安全性-クリティカルエラーの相関性を高める。
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