論文の概要: Hyperdimensional Uncertainty Quantification for Multimodal Uncertainty Fusion in Autonomous Vehicles Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20011v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 18:55:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:05.078385
• Title: Hyperdimensional Uncertainty Quantification for Multimodal Uncertainty Fusion in Autonomous Vehicles Perception
• Title（参考訳）: 自動運転車のマルチモーダル不確かさ融合のための超次元不確かさ定量化
• Authors: Luke Chen, Junyao Wang, Trier Mortlock, Pramod Khargonekar, Mohammad Abdullah Al Faruque,
• Abstract要約: 不確実性定量化(UQ)は、現実の自律システムにデプロイされた機械学習モデルの信頼性を保証するために不可欠である。 超次元計算を利用して特徴レベルの不確実性を効率的に定量化する新しい決定論的不確実性法であるHyperDUMを提案する。 評価の結果,HyperDUMは3Dオブジェクト検出において平均21%/1.27%,セマンティックセグメンテーションタスクでは1.29%,最先端(SOTA)アルゴリズムでは最大21%/1.27%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.307954839165193
• License:
• Abstract: Uncertainty Quantification (UQ) is crucial for ensuring the reliability of machine learning models deployed in real-world autonomous systems. However, existing approaches typically quantify task-level output prediction uncertainty without considering epistemic uncertainty at the multimodal feature fusion level, leading to sub-optimal outcomes. Additionally, popular uncertainty quantification methods, e.g., Bayesian approximations, remain challenging to deploy in practice due to high computational costs in training and inference. In this paper, we propose HyperDUM, a novel deterministic uncertainty method (DUM) that efficiently quantifies feature-level epistemic uncertainty by leveraging hyperdimensional computing. Our method captures the channel and spatial uncertainties through channel and patch -wise projection and bundling techniques respectively. Multimodal sensor features are then adaptively weighted to mitigate uncertainty propagation and improve feature fusion. Our evaluations show that HyperDUM on average outperforms the state-of-the-art (SOTA) algorithms by up to 2.01%/1.27% in 3D Object Detection and up to 1.29% improvement over baselines in semantic segmentation tasks under various types of uncertainties. Notably, HyperDUM requires 2.36x less Floating Point Operations and up to 38.30x less parameters than SOTA methods, providing an efficient solution for real-world autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化(UQ)は、現実の自律システムにデプロイされた機械学習モデルの信頼性を保証するために不可欠である。 しかし、既存の手法は、マルチモーダルな特徴融合レベルでのエピステマティックな不確実性を考慮せずにタスクレベルの出力予測の不確実性を定量化し、サブ最適結果をもたらす。 さらに、ベイズ近似のような一般的な不確実性定量化手法は、訓練や推論において高い計算コストがかかるため、実際に展開することが困難なままである。 本稿では,超次元計算を利用して特徴レベルの疫学的不確実性を効率的に定量化する新しい決定論的不確実性手法であるHyperDUMを提案する。 提案手法は,チャネル・パッチ・ワイド・プロジェクション・アンド・バンドル技術を用いて,チャネルと空間の不確かさを捕捉する。 マルチモーダルセンサ機能は、不確実性伝播を緩和し、特徴融合を改善するために適応的に重み付けされる。 評価の結果,HyperDUMは3Dオブジェクト検出の精度を最大2.01%/1.27%向上し,セマンティックセグメンテーションタスクのベースラインを最大1.29%改善した。 特にHyperDUMは2.36倍の浮動小数点演算と最大38.30倍のパラメータを必要とする。

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