Zeitdynamische Unsicherheiten in der semantischen Bildsegmentierung
In der semantischen Segmentierung von Straßenszenen mit neuronalen Netzen ist die Zuverlässigkeit von Vorhersagen von höchstem Interesse. Die Bewertung von neuronalen Netzen anhand von Unsicherheiten ist ein häufig verwendeter Ansatz, um Sicherheitsprobleme zu vermeiden. Da in Anwendungen wie dem automatisiertem Fahren, Sequenzen von Bildern zur Verfügung stehen, stellen wir einen zeitdynamischen Ansatz zur Untersuchung von Unsicherheiten und zur Beurteilung der Vorhersagequalität neuronaler Netze vor. Wir verfolgen Segmente über die Zeit und bilden Metriken pro Segment, sodass wir Zeitreihen von Metriken erhalten, mit denen wir die Vorhersagequalität beurteilen können. Dafür werden falsch positive Segmente sowie ein Performance Maß für die semantische Segmentierung vorhergesagt.