論文の概要: Trusting Semantic Segmentation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14201v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 11:15:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:11:31.157008
• Title: Trusting Semantic Segmentation Networks
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションネットワークの信頼
• Authors: Samik Some, Vinay P. Namboodiri,
• Abstract要約: セグメント化が異なるモデル間でどのように失敗するかを分析することを目的としている。 既存の不確実性に基づくメトリクスを調べ、それがいかに誤分類と相関しているかを調べる。 エントロピーのような単純な尺度は、高いリコール率で誤分類を捉えるのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.122459057979135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation has become an important task in computer vision with the growth of self-driving cars, medical image segmentation, etc. Although current models provide excellent results, they are still far from perfect and while there has been significant work in trying to improve the performance, both with respect to accuracy and speed of segmentation, there has been little work which analyses the failure cases of such systems. In this work, we aim to provide an analysis of how segmentation fails across different models and consider the question of whether these can be predicted reasonably at test time. To do so, we explore existing uncertainty-based metrics and see how well they correlate with misclassifications, allowing us to define the degree of trust we put in the output of our prediction models. Through several experiments on three different models across three datasets, we show that simple measures such as entropy can be used to capture misclassification with high recall rates.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、自動運転車や医療画像セグメンテーションなどの成長に伴い、コンピュータビジョンにおいて重要なタスクとなっている。 現在のモデルは優れた結果をもたらすが、まだ完璧には程遠いものであり、セグメンテーションの精度と速度に関して、性能改善に多大な努力を払っている一方で、これらのシステムの故障事例を分析する作業はほとんど行われていない。 本研究では,異なるモデル間でセグメンテーションがどのように失敗するかを解析し,テスト時に合理的に予測できるかどうかを考察する。 そのために、既存の不確実性ベースのメトリクスを調べ、それがいかにして誤分類と相関しているかを調べ、予測モデルの出力にどのような信頼度が与えられるかを定義します。 3つのデータセットにわたる3つの異なるモデルに関するいくつかの実験を通して、エントロピーのような単純な測度を用いて、高いリコール率で誤分類を捉えることができることを示す。

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