論文の概要: Transient Fault Tolerant Semantic Segmentation for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16952v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 00:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 16:49:05.146916
• Title: Transient Fault Tolerant Semantic Segmentation for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転のための過渡的フォールトトレラントセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Leonardo Iurada, Niccolò Cavagnero, Fernando Fernandes Dos Santos, Giuseppe Averta, Paolo Rech, Tatiana Tommasi,
• Abstract要約: 本稿では,過渡断層に対するレジリエンスを高めるために設計されたシンプルなアクティベーション関数ReLUMaxを紹介する。 実験により,ReLUMaxはロバスト性を効果的に向上し,性能を保ち,予測信頼性を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.725591200232884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models are crucial for autonomous vehicle perception, but their reliability is challenged by algorithmic limitations and hardware faults. We address the latter by examining fault-tolerance in semantic segmentation models. Using established hardware fault models, we evaluate existing hardening techniques both in terms of accuracy and uncertainty and introduce ReLUMax, a novel simple activation function designed to enhance resilience against transient faults. ReLUMax integrates seamlessly into existing architectures without time overhead. Our experiments demonstrate that ReLUMax effectively improves robustness, preserving performance and boosting prediction confidence, thus contributing to the development of reliable autonomous driving systems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、自動運転車の認識にとって不可欠だが、その信頼性はアルゴリズムの制限とハードウェアの欠陥によって挑戦されている。 本稿では,意味的セグメンテーションモデルにおけるフォールトトレランスを検証することによって,後者に対処する。 確立されたハードウェア故障モデルを用いて、精度と不確実性の両方の観点から既存の硬化技術を評価し、過渡的故障に対するレジリエンスを高めるために設計された新しい単純なアクティベーション機能であるReLUMaxを導入する。 ReLUMaxは、時間的オーバーヘッドなしに既存のアーキテクチャにシームレスに統合する。 実験により、ReLUMaxはロバスト性を効果的に向上し、性能を保ち、予測信頼性を高め、信頼性の高い自律運転システムの開発に寄与することが示された。

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