論文の概要: Enhancing accuracy of uncertainty estimation in appearance-based gaze tracking with probabilistic evaluation and calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14894v3
• Date: Mon, 17 Mar 2025 21:23:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:12:07.913517
• Title: Enhancing accuracy of uncertainty estimation in appearance-based gaze tracking with probabilistic evaluation and calibration
• Title（参考訳）: 確率的評価と校正による外見に基づく視線追跡における不確実性推定の精度向上
• Authors: Qiaojie Zheng, Jiucai Zhang, Xiaoli Zhang,
• Abstract要約: 外見に基づく視線追跡の不確実性は、信頼性の高い下流アプリケーションを保証するために重要である。 現在の不確実性認識アプローチでは、トレーニングデータセット内の分布に従って不確実性を取得する確率論的モデルを採用している。 トレーニングされたモデルの不確かさを推定する際のバイアスを軽減するために,確率校正に基づく補正戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.564919425738163
• License:
• Abstract: Accurately knowing uncertainties in appearance-based gaze tracking is critical for ensuring reliable downstream applications. Due to the lack of individual uncertainty labels, current uncertainty-aware approaches adopt probabilistic models to acquire uncertainties by following distributions in the training dataset. Without regulations, this approach lets the uncertainty model build biases and overfits the training data, leading to poor performance when deployed. We first presented a strict proper evaluation metric from the probabilistic perspective based on comparing the coverage probability between prediction and observation to provide quantitative evaluation for better assessment on the inferred uncertainties. We then proposed a correction strategy based on probability calibration to mitigate biases in the estimated uncertainties of the trained models. Finally, we demonstrated the effectiveness of the correction strategy with experiments performed on two popular gaze estimation datasets with distinctive image characteristics caused by data collection settings.
• Abstract（参考訳）: 外見に基づく視線追跡の正確な不確実性を知ることは、ダウンストリームアプリケーションの信頼性を確保するために重要である。 個々の不確実性ラベルが欠如しているため、現在の不確実性認識アプローチでは、トレーニングデータセット内の後続分布によって不確実性を取得する確率論的モデルを採用している。 規則がなければ、このアプローチは不確実性モデルにバイアスを発生させ、トレーニングデータを過度に適合させ、デプロイ時にパフォーマンスが低下する。 我々はまず,予測と観測のカバレッジ確率を比較し,確率論的観点から厳密な適切な評価基準を提示し,推定不確かさを定量的に評価した。 そこで我々は,予測されたモデルの不確かさのバイアスを軽減するために,確率校正に基づく補正戦略を提案した。 最後に、データ収集設定による特徴のある画像特性を持つ2つの一般的な視線推定データセットを用いて実験を行い、補正戦略の有効性を実証した。

関連論文リスト

• Parametric $ρ$-Norm Scaling Calibration [8.583311125489942]
  出力の不確実性は、確率的特性がモデル出力の客観的特性を反映しているかどうかを示す。 本稿では,処理後パラメトリックキャリブレーション法である$rho$-Norm Scalingを導入し,キャリブレータ表現を拡張し,過度な振幅による過信を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T10:42:11Z)
• Combining Priors with Experience: Confidence Calibration Based on Binomial Process Modeling [3.4580564656984736]
  既存の信頼性校正法は主に統計手法を用いてデータから校正曲線を推定する。 推定キャリブレーション曲線を利用して真のキャリブレーション誤差(TCE)を推定する新しいキャリブレーション計量(TCE_bpm$)を設計する。 実世界およびシミュレーションデータにおいて,キャリブレーション手法と測定値の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T03:04:05Z)
• Optimizing Estimators of Squared Calibration Errors in Classification [2.3020018305241337]
  本稿では,2乗キャリブレーション誤差の推定器の比較と最適化を可能にする平均二乗誤差に基づくリスクを提案する。 キャリブレーション誤差を推定する際のトレーニングバリデーションテストパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T15:58:06Z)
• Calibration by Distribution Matching: Trainable Kernel Calibration Metrics [56.629245030893685]
  カーネルベースのキャリブレーションメトリクスを導入し、分類と回帰の両方で一般的なキャリブレーションの形式を統一・一般化する。 これらの指標は、異なるサンプル推定を許容しており、キャリブレーションの目的を経験的リスク最小化に組み込むのが容易である。 決定タスクにキャリブレーションメトリクスを調整し、正確な損失推定を行ない、後悔しない決定を行うための直感的なメカニズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T06:19:40Z)
• Calibration of Neural Networks [77.34726150561087]
  本稿では,ニューラルネットワークの文脈における信頼性校正問題について調査する。 我々は,問題文,キャリブレーション定義,評価に対する異なるアプローチについて分析する。 実験実験では、様々なデータセットとモデルをカバーし、異なる基準に従って校正方法を比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-19T20:27:51Z)
• Sharp Calibrated Gaussian Processes [58.94710279601622]
  キャリブレーションされたモデルを設計するための最先端のアプローチは、ガウス過程の後方分散を膨らませることに依存している。 本稿では,バニラガウス過程の後方分散にインスパイアされた計算を用いて,予測量子化を生成するキャリブレーション手法を提案する。 我々のアプローチは合理的な仮定の下で校正されたモデルが得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T12:17:36Z)
• A Close Look into the Calibration of Pre-trained Language Models [56.998539510508515]
  事前訓練された言語モデル(PLM)は、予測の不確かさを確実に見積もることに失敗する可能性がある。 トレーニングにおけるPLMの校正性能の動的変化について検討する。 最近提案された2つの学習可能な手法を拡張して、モデルを直接収集し、合理的な信頼度を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T21:31:07Z)
• T-Cal: An optimal test for the calibration of predictive models [49.11538724574202]
  有限検証データセットを用いた予測モデルの誤校正を仮説検証問題として検討する。 誤校正の検出は、クラスの条件付き確率が予測の十分滑らかな関数である場合にのみ可能である。 我々は、$ell$-Expected Error(ECE)のデバイアスドプラグイン推定器に基づくキャリブレーションのためのミニマックステストであるT-Calを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T16:58:54Z)
• Improving model calibration with accuracy versus uncertainty optimization [17.056768055368384]
  適切に校正されたモデルは、その予測が確実であるときに正確であり、不正確な場合に高い不確実性を示すべきである。 精度と不確実性の関係を不確実性校正のアンカーとして活用する最適化手法を提案する。 平均場変動推定によるアプローチの実証と最先端手法との比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T20:19:21Z)
• Unsupervised Calibration under Covariate Shift [92.02278658443166]
  ドメインシフト下でのキャリブレーションの問題を導入し、それに対処するための重要サンプリングに基づくアプローチを提案する。 実世界のデータセットと合成データセットの両方において,本手法の有効性を評価し検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T21:50:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。