論文の概要: Modeling Weather Uncertainty for Multi-weather Co-Presence Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20092v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 10:05:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 16:04:00.947657
- Title: Modeling Weather Uncertainty for Multi-weather Co-Presence Estimation
- Title（参考訳）: マルチウェザーコプレゼンス推定のための気象不確かさのモデル化
- Authors: Qi Bi, Shaodi You, Theo Gevers,
- Abstract要約: 既存のアルゴリズムでは、気象条件を個別の状態としてモデル化し、マルチラベル分類を用いて推定する。
マルチウェザー条件の物理的定式化を考慮し,物理パラメータが画像の外観から学習に与える影響をモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.060597623607784
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Images from outdoor scenes may be taken under various weather conditions. It is well studied that weather impacts the performance of computer vision algorithms and needs to be handled properly. However, existing algorithms model weather condition as a discrete status and estimate it using multi-label classification. The fact is that, physically, specifically in meteorology, weather are modeled as a continuous and transitional status. Instead of directly implementing hard classification as existing multi-weather classification methods do, we consider the physical formulation of multi-weather conditions and model the impact of physical-related parameter on learning from the image appearance. In this paper, we start with solid revisit of the physics definition of weather and how it can be described as a continuous machine learning and computer vision task. Namely, we propose to model the weather uncertainty, where the level of probability and co-existence of multiple weather conditions are both considered. A Gaussian mixture model is used to encapsulate the weather uncertainty and a uncertainty-aware multi-weather learning scheme is proposed based on prior-posterior learning. A novel multi-weather co-presence estimation transformer (MeFormer) is proposed. In addition, a new multi-weather co-presence estimation (MePe) dataset, along with 14 fine-grained weather categories and 16,078 samples, is proposed to benchmark both conventional multi-label weather classification task and multi-weather co-presence estimation task. Large scale experiments show that the proposed method achieves state-of-the-art performance and substantial generalization capabilities on both the conventional multi-label weather classification task and the proposed multi-weather co-presence estimation task. Besides, modeling weather uncertainty also benefits adverse-weather semantic segmentation.
- Abstract（参考訳）: 屋外のシーンの画像は、様々な気象条件下で撮影することができる。
気象がコンピュータビジョンアルゴリズムの性能に影響を与え、適切に処理する必要があることはよく研究されている。
しかし、既存のアルゴリズムは気象条件を離散的な状態としてモデル化し、マルチラベル分類を用いて推定する。
事実、物理的には、特に気象学において、気象は連続的かつ過渡的な状態としてモデル化されている。
既存のマルチウェザー分類法のようにハードな分類を直接実装するのではなく、マルチウェザー条件の物理的定式化を検討し、物理的パラメータが画像の外観から学習に与える影響をモデル化する。
本稿では、気象の物理的定義と、それを連続機械学習とコンピュータビジョンのタスクとして記述する方法を、よりしっかりと再考することから始める。
すなわち、複数の気象条件の確率と共存のレベルが共に考慮されるような気象の不確実性をモデル化することを提案する。
気象の不確実性をカプセル化するためにガウス混合モデルを用い, 事前学習に基づいて, 不確実性を考慮したマルチウェザー学習手法を提案する。
マルチウェザー共プレゼンス推定変換器(MeFormer)を提案する。
さらに,14の微粒な気象カテゴリと16,078のサンプルとともに,新しいマルチウェザーコプレゼンス推定(MePe)データセットを提案し,従来のマルチラベル気象分類タスクとマルチウェザーコプレゼンス推定タスクの両方をベンチマークした。
大規模実験により,提案手法は,従来のマルチラベル気象分類タスクと,提案したマルチウェザー共同プレゼンス推定タスクの両方において,最先端の性能と実質的な一般化能力を実現することが示された。
さらに、気象の不確実性のモデル化は、悪天候のセマンティックセグメンテーションにも効果がある。
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