論文の概要: Optical aberrations in autonomous driving: Physics-informed parameterized temperature scaling for neural network uncertainty calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13695v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 10:36:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:09.580660
• Title: Optical aberrations in autonomous driving: Physics-informed parameterized temperature scaling for neural network uncertainty calibration
• Title（参考訳）: 自律運転における光収差:ニューラルネットワークの不確実性校正のための物理インフォームドパラメータ化温度スケーリング
• Authors: Dominik Werner Wolf, Alexander Braun, Markus Ulrich,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークのキャリブレーションアーキテクチャに物理的帰納バイアスを組み込むことにより,AIターゲットアプリケーションの堅牢性と信頼性を高めることを提案する。 信頼に値する不確実性表現と認識連鎖の総合的検証戦略の道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.03824084306578
• License:
• Abstract: 'A trustworthy representation of uncertainty is desirable and should be considered as a key feature of any machine learning method' (Huellermeier and Waegeman, 2021). This conclusion of Huellermeier et al. underpins the importance of calibrated uncertainties. Since AI-based algorithms are heavily impacted by dataset shifts, the automotive industry needs to safeguard its system against all possible contingencies. One important but often neglected dataset shift is caused by optical aberrations induced by the windshield. For the verification of the perception system performance, requirements on the AI performance need to be translated into optical metrics by a bijective mapping (Braun, 2023). Given this bijective mapping it is evident that the optical system characteristics add additional information about the magnitude of the dataset shift. As a consequence, we propose to incorporate a physical inductive bias into the neural network calibration architecture to enhance the robustness and the trustworthiness of the AI target application, which we demonstrate by using a semantic segmentation task as an example. By utilizing the Zernike coefficient vector of the optical system as a physical prior we can significantly reduce the mean expected calibration error in case of optical aberrations. As a result, we pave the way for a trustworthy uncertainty representation and for a holistic verification strategy of the perception chain.
• Abstract（参考訳）: 「不確実性の信頼できる表現は望ましいものであり、あらゆる機械学習手法の重要な特徴と見なすべきである」(Huellermeier and Waegeman, 2021)。 Huellermeierらによるこの結論は、校正された不確実性の重要性を支えている。 AIベースのアルゴリズムはデータセットのシフトに大きく影響しているため、自動車業界はあらゆる事象に対してシステムを保護する必要がある。 重要なものの、しばしば無視されるデータセットシフトは、フロントガラスによって引き起こされる光学的収差によって引き起こされる。 知覚システムの性能を検証するためには、AI性能の要件を客観的なマッピング(Braun, 2023)によって光学的メトリクスに変換する必要がある。 この双対写像を考えると、光学系特性がデータセットのシフトの大きさに関する追加情報を追加することは明らかである。 その結果、ニューラルネットワークキャリブレーションアーキテクチャに物理的帰納バイアスを組み込むことにより、AIターゲットアプリケーションの堅牢性と信頼性を高めることを提案し、セマンティックセグメンテーションタスクを例に示す。 光学系のZernike係数ベクトルを物理先行として利用することにより、光学収差における平均キャリブレーション誤差を著しく低減することができる。 その結果,信頼に値する不確実性表現と認識連鎖の総合的検証戦略の道を開いた。

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