自動駕駛中道路異常檢測的方法解析

Residual Pattern Learning: 在不影響模型閉集表現(xiàn)的情況下分割異常物體

Out-of-Distribution (OoD) Segmentation 是在原有的閉集分割器的基礎(chǔ)上, 讓模型進一步擁有識別異常物體的能力。現(xiàn)在的SOTA的方法都是基于重新fine-tuning/retraining整個閉集Segmentation網(wǎng)絡(luò), 這樣會導(dǎo)致對原本inlier object的性能下降。同時, 大多數(shù)OoD的辦法很難對多個不同的環(huán)境進行很好的擬合, 導(dǎo)致識別異常物體的性能在不同的場景會落差很大。

在這里和大家分享一波我們ICCV 2023中稿的工作 "Residual Pattern Learning for Pixel-wise Out-of-Distribution Detection in Semantic Segmentation". 在本次工作中, 我們針對當(dāng)前OoD Segmentation中的兩個問題進行了優(yōu)化, 并且用consistent checkpoint 在所有數(shù)據(jù)集上取得了非常好的性能。? ? ? ??

背景:

語義分割模型用于將像素級別的sample分類到 In Distribution (ID) 類別中。然而，當(dāng)在開放世界中部署時，這些模型的可靠性不僅取決于其對ID像素的分類能力，還取決于其對Out-of-Distribution (OoD) 像素的檢測能力。比如在autonomous driving的任務(wù)中, 路上出現(xiàn)一些障礙物 (OoD object, 比如說`路障`) 的時候, 傳統(tǒng)的閉集semantic segmentation并不能很好的檢測出這些物體。因為原本的segmentation 模型在訓(xùn)練的時候并沒有定義這些種類, 導(dǎo)致這類物體會被判定成head categories (e.g., road), 會對駕駛造成潛在的危險。

OoD Segmentation方向概述:?

1). 鎖網(wǎng)絡(luò): 最straight forward的方法就是直接通過softmax 或者 energy的結(jié)果來把segmentation輸出的mask里面潛在的low confidence pixel判斷成OoD。這種方法的好處是不會影響ID的segmentation性能, 并且不需要訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò), 但是在遇到復(fù)雜的inlier或者outlier的時候, 性能會下降的很明顯, 如上圖 (a) 所示。

2). 重新訓(xùn)練: 最近的辦法主要是通過Outlier Exposure (OE) 將一個不相干的OoD數(shù)據(jù)集加入到ID數(shù)據(jù)集, 然后fine-tune已經(jīng)訓(xùn)練好的close-set segmentation模型。在這個fine-tuning過程中, 利用新加入的OoD object來強行增加原本segmentation模型對異常的敏感度, 使得其OoD分割的性能得到了非常大的提升。但是這類方法的重新訓(xùn)練會導(dǎo)致原本ID類別的分割的性能受到不可逆的干擾, 如圖 (b) 所示。

由這兩點為motivation, 我們想要在保留原本inlier的分類性能的情況下, 得到一個穩(wěn)定有效的OoD 分割器。

方法:?

1). Residual Pattern Block (RPL):

與以往直接fine-tuning/retraining 分割網(wǎng)絡(luò)不同, 我們在在原本的網(wǎng)絡(luò)上外接了一個輕便的RPL block (frpl)，然后原本的segmentation模型會全程鎖住。基本思路是, frpl block對ID的pixel不做任何影響, 但是對潛在的OoD pixel做一個擾動, 讓對應(yīng)的confidence大幅下降, 進而通過最終map里的energy來判別是不是異常。

在訓(xùn)練過程中, 我們先用原本的網(wǎng)絡(luò)生成 y_tilde (ID pseudo label):

然后用RPL擾動后的原本網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果:

對ID的pixel, 我們用cross-entropy來做penalty, 保證原本對OE的OoD object, 我們用下面的Energy cost function來約束他的能量

在訓(xùn)練的過程中, RPL不會導(dǎo)致原本segmentation模型的性能受到影響, 并且能高效的分割出潛在的OoD pixel。

2). Context-Robust Contrastive Learning (CoroCL):

目前所有OoD Segmentation在不同場景下的表現(xiàn)都不穩(wěn)定, 比如大多數(shù)分割器在城市場景下能夠很好的檢測到物體, 但是在以下鄉(xiāng)村的環(huán)境 (context) 下就會直接失效。

為了應(yīng)對這個問題, 增強網(wǎng)絡(luò)對多個context的魯棒性, 我們引用了supervised contrastive learning。我們在RPL的基礎(chǔ)上多加了一層projection layer, 并且隨機提取四種樣本, 分別是

1). ID 場景里的 inlier pixel, 2). ID 場景里的OoD pixel,? ?? ? ? ? ? 和

3). OoD 場景里的inlier pixiel 4). OoD 場景里的OoD Pixel ?? ? ? ? ?

我們通過InfoNCE來將不同場景的Inlier pixel聚合到一起, 并且推遠OoD pixel? ? ? ?

實驗:

1). Test Results (wandb visualisation: https://wandb.ai/yy/RPL?workspace=user-pyedog1976)? ? ?

我們的結(jié)果在多個benchmark上獲得了最穩(wěn)定的結(jié)果, 超過了之前的SOTA超過10個點的FPR和20個點的AuPRC。

2). Ablation Study

在消融實驗里, 我們可以先比較了用entropy和energy用來當(dāng)loss的結(jié)果, 然后比較了使用RPL和直接使用一個binary OoD 檢測器 (最后一行), RPL與Energy帶來了穩(wěn)定的提升。然而RPL在不同的context也有之前OoD segmentation的通病: 在FS-StaticL&F這種city環(huán)境下效果很好, 但是在其他的benchmark比如Anomaly&RoadAnomaly表現(xiàn)卻很差 (25.65 & 17.74), CoroCL很好的緩解了這個問題。

2.1). Ablation of RPL

在上圖, 我們比較了原本close-set 分割模型的 mIoU [39] 和其他re-training based OoD ([3], [9] and [31]) 在close-set的表現(xiàn)。我們的方法和freeze model 的方法 [13] 在ID數(shù)據(jù)集沒有改變, 但是我們的方法有更好的識別OoD pixel的性能 (如section 1.) 所示)。

同時如上表, 我們RPL block可以對其他的OoD的方法在所有benchmark帶來進一步的提升。

2.2). Ablation of CoroCL

我們在對anchor set 和 contrastive set的選擇上, 測試了不同的組合。在最后我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)使用Anchor set為Inlier與OE, Contrastive set為全部種類時效果最好。在這種組合下, InfoNCE只會將 ?? ? ? ? ?互相拉近, 推遠 ? ? ? ? ? , 但不會把兩種OoD ? ? ? ? ?拉近。