通过 conformal prediction 与 conformal mAP 实现稳健的视觉着陆跪检测
计算机视觉与模式识别
2025-05-23 v1 人工智能
摘要
我们探讨利用 conformal prediction 为视觉着陆系统 (VLS) 中的跪地检测提供统计不确定性保证。使用在航空图像上微调的 YOLOv5 和 YOLOv6 模型，我们应用 conformal prediction 在用户定义的风险水平下量化定位可靠性。我们还引入了 conformal 平均精度 (C-mAP)，一种新型指标将目标检测性能与 conformal 保证对齐。我们的结果表明，conformal prediction 通过以统计学方式量化不确定性来提高跪地检测的可靠性，从而增强了板上安全性，为航天领域的 ML 系统认证铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2505.16740,
title = {Robust Vision-Based Runway Detection through Conformal Prediction and Conformal mAP},
author = {Alya Zouzou and Léo andéol and Mélanie Ducoffe and Ryma Boumazouza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.16740},
year = {2025}
}