論文の概要: Uncertainty Quantification for Bird's Eye View Semantic Segmentation: Methods and Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20986v1
• Date: Fri, 31 May 2024 16:32:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:39:10.561790
• Title: Uncertainty Quantification for Bird's Eye View Semantic Segmentation: Methods and Benchmarks
• Title（参考訳）: 鳥の視線セマンティックセグメンテーションの不確かさの定量化:方法とベンチマーク
• Authors: Linlin Yu, Bowen Yang, Tianhao Wang, Kangshuo Li, Feng Chen,
• Abstract要約: 本稿では,BEVセグメンテーションにおける予測不確実性定量化のためのベンチマークを提案する。 誤分類および非分布画素の識別における予測不確実性の有効性と校正に焦点が当てられている。 本研究では,不均衡なデータに対する不確実性-局所-クロス-エントロピー損失を提案し,セグメンテーションの品質とキャリブレーションを継続的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.193504550494486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fusion of raw features from multiple sensors on an autonomous vehicle to create a Bird's Eye View (BEV) representation is crucial for planning and control systems. There is growing interest in using deep learning models for BEV semantic segmentation. Anticipating segmentation errors and improving the explainability of DNNs is essential for autonomous driving, yet it is under-studied. This paper introduces a benchmark for predictive uncertainty quantification in BEV segmentation. The benchmark assesses various approaches across three popular datasets using two representative backbones and focuses on the effectiveness of predicted uncertainty in identifying misclassified and out-of-distribution (OOD) pixels, as well as calibration. Empirical findings highlight the challenges in uncertainty quantification. Our results find that evidential deep learning based approaches show the most promise by efficiently quantifying aleatoric and epistemic uncertainty. We propose the Uncertainty-Focal-Cross-Entropy (UFCE) loss, designed for highly imbalanced data, which consistently improves the segmentation quality and calibration. Additionally, we introduce a vacuity-scaled regularization term that enhances the model's focus on high uncertainty pixels, improving epistemic uncertainty quantification.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車に搭載された複数のセンサーから生の機能を融合して、バードアイビュー(Bird's Eye View, BEV)表現を生成することは、計画と制御システムにとって不可欠である。 BEVセマンティックセグメンテーションにディープラーニングモデルを使うことへの関心が高まっている。 DNNのセグメンテーションエラーの予測と説明可能性の向上は、自律運転には不可欠であるが、未検討である。 本稿では,BEVセグメンテーションにおける予測不確実性定量化のためのベンチマークを提案する。 このベンチマークは、2つの代表的なバックボーンを用いて3つの一般的なデータセットにまたがる様々なアプローチを評価し、誤分類およびアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)ピクセルの識別における予測不確実性の有効性とキャリブレーションに焦点を当てている。 実証的な発見は不確実性定量化の課題を浮き彫りにした。 以上の結果から,Aleatoric と epistemic uncertainty を効果的に定量化することで,明らかな深層学習に基づくアプローチが最も有望であることがわかった。 本研究では,不均衡なデータに対する不確実性-局所-クロス-エントロピー(UFCE)損失を提案し,セグメンテーションの品質とキャリブレーションを継続的に改善する。 さらに,高不確実性画素に焦点をあてる空洞スケール正規化項を導入し,疫学的な不確実性定量化を改善した。

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