Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conformal Semantic Image Segmentation: Post-hoc Quantification of Predictive Uncertainty

論文の概要: Conformal Semantic Image Segmentation: Post-hoc Quantification of Predictive Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05145v1
Date: Tue, 16 Apr 2024 15:51:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-12 15:40:48.818978
Title: Conformal Semantic Image Segmentation: Post-hoc Quantification of Predictive Uncertainty
Title（参考訳）: Conformal Semantic Image Segmentation: Post-hoc Quantification of Predictive Uncertainity
Authors: Luca Mossina, Joseba Dalmau, Léo andéol,
Abstract要約: 本稿では,セマンティックイメージセグメンテーションにおける予測不確実性を定量化する,ポストホックな計算軽量な手法を提案する。提案手法は共形予測を用いて統計的に有効な予測セットを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a post-hoc, computationally lightweight method to quantify predictive uncertainty in semantic image segmentation. Our approach uses conformal prediction to generate statistically valid prediction sets that are guaranteed to include the ground-truth segmentation mask at a predefined confidence level. We introduce a novel visualization technique of conformalized predictions based on heatmaps, and provide metrics to assess their empirical validity. We demonstrate the effectiveness of our approach on well-known benchmark datasets and image segmentation prediction models, and conclude with practical insights.
Abstract（参考訳）: 本稿では,セマンティックイメージセグメンテーションにおける予測不確実性を定量化する,ポストホックな計算軽量な手法を提案する。提案手法は共形予測を用いて統計的に有効な予測セットを生成する。本研究では,熱マップに基づく共形予測の新しい可視化手法を導入し,その実証的妥当性を評価するための指標を提供する。提案手法の有効性を、よく知られたベンチマークデータセットと画像分割予測モデルで実証し、実践的な洞察で結論付ける。

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