Segmentation Re-thinking Uncertainty Estimation Metrics for Semantic Segmentation

在计算机视觉领域，语义分割作为机器学习中的一个基础应用，将图像的每个像素分类为不同的语义类别。这项任务超越了传统的准确度指标，因为它包括了不确定性量化，这是评估每个分割预测的可靠性的关键指标。这种量化在促进知情决策方面起着重要作用，特别是在需要高精度的应用中。在这个细致的框架内，被称为PAvPU（Patch Accuracy versus Patch Uncertainty）的度量标准已经被开发为一种专门评估基于熵的图像分割任务中的不确定性的工具。然而，我们的调查发现了PAvPU框架中的三个核心缺陷，并提出了旨在改进该度量标准的强大解决方案。通过解决这些问题，我们旨在提高不确定性量化的可靠性和适用性，特别是在需要高水平安全性和准确性的场景中，从而促进关键应用中语义分割方法的进步。

论文旨在解决在计算机视觉中语义分割的不确定性量化问题，提出了一种专门的度量标准PAvPU，但是该度量标准存在三个核心缺陷。

论文提出了解决PAvPU度量标准缺陷的解决方案，通过改进度量标准的方法来提高不确定性量化的可靠性和适用性。

论文设计了实验来验证提出的改进方案，使用了公开数据集，并开源了代码。值得深入研究的是如何进一步提高语义分割的准确性和可靠性。

最近的相关研究包括：1. Uncertainty Estimation in Semantic Segmentation with Synthetic Data（使用合成数据进行语义分割中的不确定性估计）；2. Bayesian SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene Understanding（Bayesian SegNet:用于场景理解的深度卷积编码器-解码器架构中的模型不确定性）；3. A survey on deep learning in medical image analysis（医学图像分析中深度学习的综述）。