As panoptic segmentation provides a prediction for every pixel in input, non-standard and unseen objects systematically lead to wrong outputs. However, in safety-critical settings, robustness against out-of-distribution samples and corner cases is crucial to avoid dangerous behaviors, such as ignoring an animal or a lost cargo on the road. Since driving datasets cannot contain enough data points to properly sample the long tail of the underlying distribution, a method must deal with unknown and unseen scenarios to be deployed safely. Previous methods targeted part of this issue, by re-identifying already seen unlabeled objects. In this work, we broaden the scope proposing holistic segmentation: a task to identify and separate unseen unknown objects into instances, without learning from unknowns, while performing panoptic segmentation of known classes. We tackle this new problem with U3HS, which first finds unknowns as highly uncertain regions, then clusters the corresponding instance-aware embeddings into individual objects. By doing so, for the first time in panoptic segmentation with unknown objects, our U3HS is not trained with unknown data, thus leaving the settings unconstrained with respect to the type of objects and allowing for a holistic scene understanding. Extensive experiments and comparisons on two public datasets, namely Cityscapes and Lost&Found as a transfer, demonstrate the effectiveness of U3HS in the challenging task of holistic segmentation, with competitive closed-set panoptic segmentation performance.


翻译:由于光学部分为输入、非标准和看不见物体中的每一种像素提供了预测,因此,由于光学截面可以系统地预测输入、非标准和看不见物体中的每一个象素,导致产出出错。然而,在安全关键环境下,对分配外的样本和角落案例的稳健性对于避免危险行为至关重要,例如忽视动物或道路上丢失的货物。由于驾驶数据集不能包含足够的数据点,从而无法对底部分布的长尾进行适当的取样,因此,必须安全地部署一种方法。以前的方法是针对这一问题的一部分,通过重新确定已经见过的未贴标签对象来针对。在这项工作中,我们扩大了提出整体分割的范围:在不向未知者学习的情况下,查明和分离未知的未知对象,并将未知的未知对象分离成实例。我们用U3HS处理这个新问题,它首先发现未知的高度不稳定的区域,然后将相应的事件认知嵌入单个物体。通过重新定位,我们U3HS系统没有经过未知的数据培训,因此在不熟悉的全局性数据方面,因此使环境不难于对公众对象的对比,即深度数据类型进行对比,并允许对市内的数据进行演示。

0
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
48+阅读 · 2022年10月2日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
48+阅读 · 2022年10月2日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员