論文の概要: Multi-Scale Foreground-Background Confidence for Out-of-Distribution Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16990v1
- Date: Sun, 22 Dec 2024 12:09:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:58:13.125225
- Title: Multi-Scale Foreground-Background Confidence for Out-of-Distribution Segmentation
- Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション・セグメンテーションのためのマルチスケール前景信頼度
- Authors: Samuel Marschall, Kira Maag,
- Abstract要約: 本研究では,前景-背景セグメントモデルの信頼性情報を利用するマルチスケールOODセグメンテーション手法を提案する。
モデル予測の画素毎の信頼スコアは,前景オブジェクトの画素に対して1に近い。
異なるサイズのパッチに対してこれらの信頼値を集約することにより、さまざまなサイズのオブジェクトを単一のイメージで識別することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
- License:
- Abstract: Deep neural networks have shown outstanding performance in computer vision tasks such as semantic segmentation and have defined the state-of-the-art. However, these segmentation models are trained on a closed and predefined set of semantic classes, which leads to significant prediction failures in open-world scenarios on unknown objects. As this behavior prevents the application in safety-critical applications such as automated driving, the detection and segmentation of these objects from outside their predefined semantic space (out-of-distribution (OOD) objects) is of the utmost importance. In this work, we present a multi-scale OOD segmentation method that exploits the confidence information of a foreground-background segmentation model. While semantic segmentation models are trained on specific classes, this restriction does not apply to foreground-background methods making them suitable for OOD segmentation. We consider the per pixel confidence score of the model prediction which is close to 1 for a pixel in a foreground object. By aggregating these confidence values for different sized patches, objects of various sizes can be identified in a single image. Our experiments show improved performance of our method in OOD segmentation compared to comparable baselines in the SegmentMeIfYouCan benchmark.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークはセマンティックセグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、最先端技術を定義している。
しかし、これらのセグメンテーションモデルは、クローズドで事前定義されたセマンティッククラスに基づいて訓練されており、未知のオブジェクト上のオープンワールドシナリオにおいて重大な予測失敗を引き起こす。
この動作は、自動運転のような安全クリティカルなアプリケーションにおける適用を妨げるため、これらのオブジェクトの検知とセグメンテーションが、定義済みの意味空間(out-of-distribution (OOD) オブジェクト)の外側から最も重要である。
本研究では,フォアグラウンド・バックグラウンド・セグメンテーションモデルの信頼性情報を利用したマルチスケールOODセグメンテーション手法を提案する。
セマンティックセグメンテーションモデルは特定のクラスで訓練されるが、この制限はOODセグメンテーションに適したフォアグラウンドバックグラウンドメソッドには適用されない。
モデル予測の画素毎の信頼スコアは,前景オブジェクトの画素に対して1に近い。
異なるサイズのパッチに対してこれらの信頼値を集約することにより、さまざまなサイズのオブジェクトを単一のイメージで識別することができる。
実験の結果,OODセグメンテーションにおける手法の性能は,SegmentMeIfYouCanベンチマークに比較して向上した。
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