Situation Monitor: 基于萌芽集成架构的多样性驱动零样本分布外检测用于目标检测
计算机视觉与模式识别
2024-06-06 v1 人工智能
摘要
我们引入了Situation Monitor，一种用于基于Transformer的目标检测模型的新型零样本分布外（OOD）检测方法，旨在增强自动驾驶等安全关键型机器学习应用的可靠性。Situation Monitor利用基于多样性的萌芽集成架构（DBEA），通过在萌芽集成架构的训练过程中集成多样性损失来提高OOD性能，检测远OOD样本并最小化近OOD样本上的误报。此外，利用所得的DBEA提高了模型的OOD性能，并改善了置信度分数的校准，特别是在检测对象的交并比方面。与原始模型相比，DBEA模型在实现这些进步的同时，可训练参数减少了14%。这标志着效率的显著提升，同时不影响模型检测OOD实例和准确校准置信度分数的能力。
引用
@article{arxiv.2406.03188,
title = {Situation Monitor: Diversity-Driven Zero-Shot Out-of-Distribution Detection using Budding Ensemble Architecture for Object Detection},
author = {Qutub Syed and Michael Paulitsch and Korbinian Hagn and Neslihan Kose Cihangir and Kay-Ulrich Scholl and Fabian Oboril and Gereon Hinz and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03188},
year = {2024}
}
备注
Paper accepted at CVPR SAIAD Workshop