行早 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

這回

域外物體檢測

方向出了一個新模型VOS，合作團隊來自威斯康星大學麥迪遜分校，論文已收錄到ICLR 2022中。

這一模型在目標檢測和影象分類上均達到目前最佳效能，FPR95指標比之前最好的效果還降低了7。87%之多。

要知道深度網路對未知情況的處理一直是個難題。

例如在自動駕駛中，識別已知物體

（例如汽車、停車標誌）

的檢測模型經常“指鹿為馬”，對域外物體

（OOD）

會產生高置信度的預測。

就像下圖中的一頭駝鹿，在Faster-RCNN模型下被識別成了行人，還有89%的置信度。

因此域外物體的檢測無疑成為了AI安全方面一個很重要的話題。

我們來看看這個模型是怎麼對域外物體做出判斷的。

VOS如何檢測域外物體

在理解VOS之前，不得不提一下域外物體檢測困難的原因。

其實也很好理解，畢竟神經網路只是學習訓練和測試時的資料，遇到沒見過的東西時自然不認識。

為了解決這個問題，得想辦法讓網路認識“未知”的事物。這怎麼辦？

VOS想到的辦法是，給模型模擬一個域外物體用來學習。

例如下圖中的檢測情況，其中三團灰點是我們的目標。在沒有模擬域外物體時

（左）

，模型只能在大範圍內圈住目標。

而在用模擬域外物體訓練後

（右）

，模型可以緊湊準確的鎖定目標，形成更合理的決策邊界。

而一旦目標鎖定更精確，只要在這個範圍之外，其他物體就可以都判為域外物體。

基於這個想法，VOS的團隊構建了這樣的框架：

以一個Faster-RCNN網路為基礎，在分類頭中加入一部分模擬域外物體的資料，和訓練集中的資料放在一起，共同構建標準化的不確定性損失函式。

而這些模擬域外物體的資料從哪裡來呢？在結構圖中可以看出，這些點都來自目標區域

（藍色圓點、黃色方點和綠色三角點）

周圍，也就是低似然區域。

最後根據置信度的計算，藍色代表目標檢測資料，綠色代表域外物體。

以此判斷出影象中的車和駝鹿。

再和許多其他域外物體檢測方法做一下比較，就可以看出VOS的優勢。

各項指標中箭頭向下代表該項資料越小越好，反之代表該項越大越好。

其中FPR95這項最為突出，描述的是OOD樣本分類正確率在95%時，OOD樣本被錯分到ID樣本中的機率。

這項成績相較於之前最好的成績降了7。87%。

與現有的其他方法相比，也展現出了VOS的優勢。

它作為一個通用學習框架，可以適用於目標檢測和影象分類兩種任務。而之前的方法主要靠影象分類來驅動。

目前該模型已經在GitHub上開源。

作者簡介

該模型主要由杜學峰、蔡沐等人提出。

杜學峰本科畢業於西安交通大學，目前在威斯康星大學麥迪遜分校攻讀CS博士。

主要研究方向是可信機器學習，包括域外物體檢測、對抗魯棒性、噪聲標籤學習等。

蔡沐，本科也畢業於西安交通大學，目前為威斯康星大學麥迪遜分校CS博二學生。

研究興趣集中在深度學習、計算機視覺，尤其是三維場景理解

（點雲檢測）

和自監督學習。

該篇論文的通訊作者是Sharon Yixuan Li，目前在威斯康星大學麥迪遜分校任計算機科學助理教授，之前還曾在Facebook AI任研究員。

參考連結：

［1］https：//Twitter。com/martin_gorner/status/1489671903727915008

［2］https：//arxiv。org/abs/2202。01197

［3］https：//sites。Google。com/view/mucai

［4］https：//www。linkedin。com/in/xuefeng-du-094723192/details/experience/

［5］https：//github。com/deeplearning-wisc/vos

集虎卡，開鴻運！最高拆522元驚喜福袋！