MetaDetect: Uncertainty Quantification and Prediction Quality Estimates for Object Detection

MetaDetect: Unsicherheitsquantifizierung und Vorhersagequalitätsschätzungen in der Objektdetektion

Bei der Objekterkennung mit tiefen neuronalen Netzen neigt der vorhersagenbezogene Objektscore dazu überkonfident zu sein. Das kann dazu führen, dass eine ungenaue Vorhersage einen hohen Objektscore besitzt. Daher ist die Zuverlässigkeit der Vorhersagen und damit verlässliche Unsicherheiten von höchstem Interesse. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, die für ein beliebiges neuronales Netz prädiktive Unsicherheitsschätzungen und Qualitätsschätzungen liefert. Diese Schätzungen werden unabhängig des zugrunde liegenden Netzes, sondern nur basierend auf den Vorhersagen erstellt. Es wird ein Modell erlernt, das als Input einen handgefertigten Satz von transparenten Metriken in Form eines strukturierten Datensatzes erhält und als Output erhält man ein Performance Maß für die Objektdetektion (IoU).

 

 

Links: Objektscore
Mitte: Wahres Performancemaß (IoU zwischen Groundtruth und Vorhersage)
Rechts: Vorhergesagtes Performancemaß (IoU)

 

 

Paper: https://arxiv.org/abs/2010.01695

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