Vi presenterar en djup inlärning ram för probabilistiska pixel-wise semantiska segmentering, som vi kallar Bayesian SegNet. Semantisk segmentering är ett viktigt verktyg för visuell scenförståelse och ett meningsfullt mått på osäkerhet är avgörande för beslutsfattandet. Vårt bidrag är ett praktiskt system som kan förutsäga pixelvis klassetiketter med ett mått på modellosäkerhet. Vi uppnår detta av Monte Carlo provtagning med dropout vid testtid för att generera en bakre distribution av pixel klass etiketter. Dessutom visar vi att modelleringsosäkerheten förbättrar segmenteringsprestandan med 2-3 % över ett antal toppmoderna arkitekturer som SegNet, FCN och Dilatation Network, utan ytterligare parametrisering. Vi observerar också en betydande förbättring i prestanda för mindre dataset där modellering osäkerhet är mer effektiv. Vi jämför Bayesian SegNet på inomhus SUN Scene Förståelse och utomhus CamVid kör scener dataset.
Ett annat representativt arbete på modellen osäkerhet är Bayesian SegNet REF.
Bayesian SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}