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#论文 T-RO 2024 | 牛津大学发布「利用无标签数据的不确定性估计消减语义分割中的分布偏移」
【Mitigating Distributional Shift in Semantic Segmentation via Uncertainty Estimation from Unlabelled Data】
文章链接： [2402.17653] Mitigating Distributional Shift in Se...
知道一个训练好的分割模型何时遇到与它的训练数据不同的数据是很重要的。从性能和保证的角度理解和减轻这种影响在其应用中起着重要的作用- -这是在自动驾驶汽车( AVs )等应用中的安全问题。这项工作提出了一种分割网络，它可以在单次前向传递中检测由挑战性测试域引起的错误，而无需任何额外的注释。由于标注成本限制了标注数据集的多样性，我们使用容易获得的、未精确化和未标注的数据，通过选择性地加强数据增强的一致性来学习执行不确定性估计。
为此，使用了一种基于SAX数据集的新的分割基准，该基准包括跨越三个自动驾驶领域的标记测试数据，其外观范围从密集的城市到越野。本文提出的方法γ - SSL在这一困难的基准上一致优于不确定性估计和OoD分布外技术- -在三种场景中最具挑战性的情况下，在接收者操作特性( ROC )曲线下面积高达10.7 %，在精确-召回( PR )曲线下面积高达19.2 %。
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