論文の概要: Benchmarking Vision Foundation Models for Input Monitoring in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08083v2
• Date: Mon, 27 Jan 2025 10:33:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:50:51.108291
• Title: Benchmarking Vision Foundation Models for Input Monitoring in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転における入力監視のためのベンチマークビジョン基礎モデル
• Authors: Mert Keser, Halil Ibrahim Orhan, Niki Amini-Naieni, Gesina Schwalbe, Alois Knoll, Matthias Rottmann,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転(AD)のような複雑なオープンワールドドメインにおける分散シフトによって問題になる OOD分類の現在のアプローチは、ADのような複雑なドメインでは証明されていない。 本稿では,すべてのシフトの検出を統一する,原則付き,教師なし,モデルに依存しない手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.064497253920508
• License:
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) remain challenged by distribution shifts in complex open-world domains like automated driving (AD): Absolute robustness against yet unknown novel objects (semantic shift) or styles like lighting conditions (covariate shift) cannot be guaranteed. Hence, reliable operation-time monitors for identification of out-of-training-data-distribution (OOD) scenarios are imperative. Current approaches for OOD classification are untested for complex domains like AD, are limited in the kinds of shifts they detect, or even require supervision with OOD samples. To prepare for unanticipated shifts, we instead establish a framework around a principled, unsupervised, and model-agnostic method that unifies detection of all kinds of shifts: Find a full model of the training data's feature distribution, to then use its density at new points as in-distribution (ID) score. To implement this, we propose to combine the newly available Vision Foundation Models (VFM) as feature extractors with one of four alternative density modeling techniques. In an extensive benchmark of 4 VFMs against 20 baselines, we show the superior performance of VFM feature encodings compared to shift-specific OOD monitors. Additionally, we find that sophisticated architectures outperform larger latent space dimensionality; and our method identifies samples with higher risk of errors on downstream tasks, despite being model-agnostic. This suggests that VFMs are promising to realize model-agnostic, unsupervised, reliable safety monitors in complex vision tasks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(Deep Neural Network, DNN)は、自動走行(AD)のような複雑なオープンワールドドメインの分散シフトによって、依然として課題が残る。 したがって、トレーニング外のデータ配信(OOD)シナリオを識別するための信頼性の高い運用時間モニタは必須である。 OOD分類の現在のアプローチは、ADのような複雑なドメインではテストされていない。 予想外のシフトに備えて,すべてのシフトの検出を統一する,原則付き,教師なし,モデルに依存しない手法を中心としたフレームワークを確立する。 そこで本研究では,新たに利用可能なVision Foundation Models (VFM) を特徴抽出器と4つの代替密度モデリング手法の1つとして組み合わせることを提案する。 20基線に対する4VFMの広範なベンチマークでは、シフト専用OODモニタと比較して、VFM特徴符号化の優れた性能を示す。 提案手法は,モデルに依存しないにもかかわらず,下流タスクのエラーリスクが高いサンプルを同定する。 このことは、複雑な視覚タスクにおいて、VFMはモデルに依存しない、教師なし、信頼性の高い安全モニターを実現することを約束していることを示唆している。

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