像素级分布外检测在语义分割中的有效性
计算机视觉与模式识别
2019-11-11 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
图像分类中分布外样本的检测已被广泛研究。诸如自动驾驶等安全关键应用将受益于定位导致图像为分布外的异常物体的能力。本文将对图像分类的分布外图像检测的前沿方法适配到检测分布外像素这一新任务，从而可定位异常物体。进一步，我们在两个由现有语义分割数据集衍生出的新数据集上，使用 PSPNet 和 DeeplabV3+ 架构对适配方法进行了实验比较，并提出了该任务的新指标。评估表明，所比较方法的性能排序未迁移到新任务，且每种方法的表现均显著劣于其图像级对应方法。
引用
@article{arxiv.1911.02897,
title = {Efficacy of Pixel-Level OOD Detection for Semantic Segmentation},
author = {Matt Angus and Krzysztof Czarnecki and Rick Salay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.02897},
year = {2019}
}