Kontrollierte Verbesserung der Erkennung von Minderheitsklassen in der semantischen Bildsegmentierung
In Datensätzen für die semantische Segmentierung sind Klassen von hoher Relevanz häufig unterrepräsentiert. Neuronale Netze sind nun so trainiert, dass sie die totale Anzahl der Fehler reduzieren und somit identische Kosten für Verwechslungen jeglicher Art anheften. Letzteres entspricht nicht notwendigerweise der menschlichen Intuition. Einen Ausweg bieten Entscheidungsregeln, welche die Sensitivität zugunsten von unterrepräsentierten Klassen erhöhen. Die falsch negativ Rate der unterrepräsentierten Klasse wird dadurch reduziert, jedoch auf Kosten einer beachtlichen Erhöhung der falsch positiv Anzeigen derselben Klasse.
Wir kombinieren Entscheidungsregeln mit Unsicherheitsbasierten Detektionsverfahren von falsch positiv Anzeigen. Damit sind wir in der Lage nachträglich, also ohne das zugrunde liegende Neuronale Netz zu modifizieren, verbesserte Verhältnisse zwischen falsch positiv und falsch negativ Fehlerraten bezüglich der Menschenklasse im Cityscapes Datensatz zu erzielen.