Fishyscapes 벤치마크: 의미 분할에서 눈에 띄지 않는 부분 측정

딥러닝은 의미 분할의 정확성에서 놀라운 발전을 이끌어냈습니다. 그러나 자율 주행과 같은 안전이 중요한 응용 프로그램에서는 불확실성을 추정하고 실패를 감지하는 능력이 핵심입니다. 기존의 불확실성 추정 방법들은 대부분 간단한 작업에서 평가되었으며, 이러한 방법들이 더 복잡한 상황에 일반화되는지는 명확하지 않습니다. 우리는 Fishyscapes(피시스케이프스)를 소개합니다. 이는 도시 주행을 위한 실제 의미 분할 작업에서 불확실성을 추정하기 위한 첫 번째 공개 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 차량 앞에 나타나는 비정상 객체를 감지하기 위해 픽셀 단위로 불확실성을 평가합니다. 우리는 최신 의미 분할 모델에 상태-아트 방법들을 적용하여 소프트맥스 신뢰도, 베이지안 학습, 및 임베딩 밀도 기반 접근법들을 비교했습니다. 우리의 결과는 비록 보통의 상황에서도 이상 감지는 아직 해결되지 않았음을 보여주며, 우리의 벤치마크는 상태-아트를 넘어선 발전을 측정할 수 있는 기회를 제공합니다.