「セマンティックセグメンテーションの最適化と評価」の問題を3つの論文で解決します！ルーベン/清華/オックスフォードなどが共同で新しい手法を提案-AI-php.cn

セマンティックセグメンテーションモデルを最適化するために一般的に使用される損失関数には、Soft Jaccard 損失、Soft Dice 損失、Soft Tversky 損失などがあります。ただし、これらの損失関数はソフトラベルと互換性がないため、ラベルの平滑化、知識の蒸留、半教師あり学習、複数のアノテーターなどの一部の重要なトレーニング手法をサポートできません。これらのトレーニング手法は、セマンティックセグメンテーションモデルのパフォーマンスと堅牢性を向上させるために非常に重要であるため、これらのトレーニング手法の適用をサポートするには、損失関数のさらなる研究と最適化が必要です。

一方、セマンティックセグメンテーションの評価指標としてよく使われるのが、mAccやmIoUなどです。ただし、これらの指標はより大きなオブジェクトを優先するため、モデルの安全性能評価に重大な影響を与えます。

これらの問題を解決するために、ルーヴェン大学と清華大学の研究者は最初に JDT 損失を提案しました。 JDT 損失は、Jaccard メトリック損失、ダイスセミメトリック損失、および互換性のある Tversky 損失を含む元の損失関数を微調整したものです。 JDT 損失は、ハードラベルを処理する場合の元の損失関数と同等であり、ソフトラベルにも完全に適用できます。この改善により、モデルのトレーニングがより正確かつ安定しました。

研究者らは、ラベルの平滑化、知識の蒸留、半教師あり学習、および複数のアノテーターという 4 つの重要なシナリオで JDT 損失を適用することに成功しました。これらのアプリケーションは、モデルの精度とキャリブレーションを向上させるための JDT 損失の力を実証します。

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紙のリンク: https://arxiv.org/pdf/2302.05666.pdf

紙のリンク: https://arxiv.org/pdf/2303.16296.pdf

さらに、研究者らはきめ細かい評価指標も提案した。これらのきめ細かい評価メトリクスは、大規模なオブジェクトに対する偏りが少なく、より豊富な統計情報を提供し、モデルとデータセットの監査に貴重な洞察を提供できます。

さらに、研究者らは広範なベンチマーク調査を実施し、単一の指標に基づいていない評価の必要性を強調し、きめ細かい指標の最適化におけるニューラルネットワーク構造と JDT 損失の重要な役割を発見しました。

紙のリンク: https://arxiv.org/pdf/2310.19252.pdf

コードリンク: https://github.com/zifuwanggg/JDTLosses

既存の損失関数

Jaccard Index と Dice Score はセットで定義されているため、そうではありません指示可能。それらを微分可能にするために、現在 2 つの一般的なアプローチがあります。1 つは、Soft Jaccard loss (SJL)、Soft Dice loss (SDL)、Soft Tversky など、セットと対応するベクトルの Lp モジュールの間の関係を使用するものです。損失 (STL)。

セットのサイズを対応するベクトルの L1 モジュールとして書き込み、2 つのセットの共通部分を 2 つの対応するベクトルの内積として書き込みます。もう 1 つは、Jaccard Index のサブモジュールプロパティを使用して、Lovasz-Softmax 損失 (LSL) などの集合関数で Lovasz 展開を行うことです。

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これらの損失関数は、ニューラルネットワークの出力 x が連続ベクトルであることを前提としています。 , ラベル y は離散バイナリベクトルです。ラベルがソフトラベルの場合、つまり y が離散バイナリベクトルではなく連続ベクトルである場合、これらの損失関数は互換性がなくなります。

SJL を例として、単純な単一ピクセルの状況を考えてみましょう。

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y > 0 の場合、SJL は x = 1 のときに最小化され、x = 0 のときに最大化されることがわかります。損失関数は x = y のときに最小化される必要があるため、これは明らかに不合理です。

ソフトラベルと互換性のある損失関数

元の損失関数をソフトラベルと互換性のあるものにするためには、2 つの集合の交差と和集合を計算する必要があります。 2 つのセット間の対称的な違いを紹介します。

2 つのセットは、2 つの対応するベクトル間の差分の L1 モジュールとして記述することができます:

上記をまとめると、JDT 損失が提案されました。これらは、SJL のバリアントである Jaccard Metric loss (JML)、SDL のバリアントである Dice Semimetric loss (DML)、および STL のバリアントである Compare Tversky loss (CTL) です。

JDT 損失の性質

JDT 損失が原因であることを証明しました。以下のプロパティの一部。

プロパティ 1: JML はメトリックであり、DML はセミメトリックです。

プロパティ 2: y がハードラベルの場合、JML は SJL と同等、DML は SDL と同等、CTL は STL と同等です。

プロパティ 3: y がソフトラベルの場合、JML、DML、および CTL はすべてソフトラベルと互換性があります。つまり、x = y ó f(x, y) = 0 となります。

プロパティ 1 により、これらは Jaccard メトリック損失およびダイスセミメトリック損失とも呼ばれます。プロパティ 2 は、トレーニングにハードラベルのみが使用される一般的なシナリオでは、JDT 損失を直接使用して、変更を加えることなく既存の損失関数を置き換えることができることを示しています。

JDT loss の使用方法

JDT loss を使用する際に多くの実験を行い、注意点をまとめました。

注 1: 評価指標に基づいて、対応する損失関数を選択します。評価指標が Jaccard Index の場合は JML を選択し、評価指標が Dice Score の場合は DML を選択し、偽陽性と偽陰性に異なる重みを与えたい場合は CTL を選択します。次に、きめの細かい評価指標を最適化する場合、それに応じて JDT 損失も変更する必要があります。

注 2: JDT 損失とピクセルレベルの損失関数 (クロスエントロピー損失、焦点損失など) を組み合わせます。この記事では、一般に 0.25CE 0.75JDT が適切な選択であることがわかりました。

注 3: トレーニングには短いエポックを使用するのが最善です。 JDT 損失を追加した後は、通常、クロスエントロピー損失トレーニングのエポックの半分だけが必要になります。

注 4: 複数の GPU で分散トレーニングを実行する場合、GPU 間で追加の通信がないと、JDT 損失により詳細な評価メトリクスが誤って最適化され、その結果、効果が悪化します。従来の mIoU で。

注 5: 極端なカテゴリの不均衡なデータセットでトレーニングする場合、JDL 損失はカテゴリごとに個別に計算され、平均化されるため、トレーニングが不安定になる可能性があることに注意してください。

実験結果

実験では、クロスエントロピー損失のベースラインと比較して、JDT 損失を追加すると、ハードラベルを使用してトレーニングするときにモデルの精度を効果的に向上できることが証明されました。。ソフトラベルを導入することで、モデルの精度とキャリブレーションをさらに向上させることができます。

トレーニング中に JDT 損失項を追加するだけで、この記事はセマンティックセグメンテーションを達成しました。蒸留、半教師あり学習、マルチアノテーター SOTA。

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既存の評価指標「セマンティックセグメンテーションの最適化と評価」の問題を3つの論文で解決します！ルーベン/清華/オックスフォードなどが共同で新しい手法を提案セマンティックセグメンテーションはピクセルレベルの分類タスクであるため、各ピクセルの精度、つまり全体的なピクセル単位の精度 (Acc) を計算できます。ただし、Acc が多数派のカテゴリに偏るため、PASCAL VOC 2007 では、各カテゴリのピクセル精度を個別に計算し、それを平均する評価指標、平均ピクセル単位精度 (mAcc) を採用しています。

しかし、mAcc は偽陽性を考慮していないため、PASCAL VOC 2008 以降、平均交差および和集合比 (データセットごとの mIoU、mIoUD) が評価指標として使用されています。 PASCAL VOC は、セマンティックセグメンテーションタスクを導入した最初のデータセットであり、そこで使用される評価指標は、その後のさまざまなデータセットで広く使用されました。

具体的には、IoU は次のように記述できます:

mIoUD を計算するには、まずカテゴリごとにデータ全体のすべての I 写真の真偽をカウントする必要があります。セットポジティブ (TP)、偽ポジティブ (FP)、および偽ネガティブ (FN):

「セマンティックセグメンテーションの最適化と評価」の問題を3つの論文で解決します！ルーベン/清華/オックスフォードなどが共同で新しい手法を提案 ##図

#各カテゴリの値を取得して、カテゴリごとに平均して、多数のカテゴリの優先度を排除します:

mIoUD はデータセット全体のすべてのピクセルの TP、FP、FN を合計するため、必然的にそれらの大きなサイズのオブジェクトに偏ります。

自動運転や医療画像など、高い安全性要件が求められる一部のアプリケーションシナリオでは、小さいけれども無視できないオブジェクトが存在することがよくあります。

下の写真に示すように、異なる写真の車のサイズは明らかに異なります。したがって、mIoUD が大きなサイズのオブジェクトを好むことは、モデルの安全性能の評価に重大な影響を与えることになります。

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きめ細かい評価指標

mIoUD の問題を解決するために、私たちは細かい評価指標を提案します。 -粒度の高い評価指標。これらのメトリクスは各写真の IoU を個別に計算するため、大きなサイズのオブジェクトの優先度を効果的に減らすことができます。

mIoUI

カテゴリ c ごとに、各写真 i の IoU を計算します。

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次に、各写真 i について、この写真に含まれているすべてのカテゴリを平均します :

最後に、すべての写真の値を平均します:

mIoUC

同様に、各写真 i の各カテゴリ c の IoU を計算した後、、各カテゴリ c が表示されるすべての写真を平均することができます。

最後に、すべての写真の値を平均します。カテゴリ:

すべてのカテゴリがすべての写真に表示されるわけではないため、カテゴリと写真の組み合わせによっては NULL 値が発生する場合があります。下図のように、が表示されます。 mIoUI を計算する場合、最初にカテゴリが平均化され、次に写真が平均化されます。一方、mIoUC が計算される場合、最初に写真が平均化され、次にカテゴリが平均化されます。

結果として、mIoUI は頻繁に出現するカテゴリ (下図の C1 など) に偏る可能性があり、これは一般に良くありません。しかしその一方で、mIoUI を計算する場合、各写真には IoU 値があるため、モデルとデータセットの監査と分析を行うのに役立ちます。

#写真

最悪の場合の評価指標

##セキュリティに細心の注意を払う一部のアプリケーションシナリオでは、最悪の場合のセグメンテーションの品質をより重視することがよくあります。きめの細かいインジケーターの利点の 1 つは、対応する最悪の場合のインジケーターを計算できることです。 mIoUC を例に挙げると、同様の方法で mIoUI の対応する最悪の場合の指標を計算することもできます。

各カテゴリ c について、まず、そのカテゴリ c に含まれているすべての写真 (そのような写真が存在すると仮定して) の IoU 値を昇順に並べ替えます。次に、q を 1 や 5 などの小さな数に設定します。次に、並べ替えられた写真の上位 Ic * q% のみを使用して、最終値を計算します。

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各クラス c の値を取得した後、前と同様にクラスごとに平均して、mIoUC の最悪の指標を取得できます。

実験結果

12 のデータセットで 15 のモデルをトレーニングし、次の現象を発見しました。

現象 1: すべての評価指標で最高の結果を達成できるモデルはありません。それぞれの評価指標は着目するところが異なるため、複数の評価指標を同時に考慮して総合的に評価する必要があります。

現象 2: 一部のデータセットには、ほとんどすべてのモデルが非常に低い IoU 値を達成する原因となる写真がいくつかあります。これは、一部には非常に小さなオブジェクトや明暗の強いコントラストなど、写真自体が非常に難しいためであり、また、これらの写真のラベルに問題があるためでもあります。したがって、きめ細かい評価メトリクスは、モデル監査 (モデルが間違いを犯すシナリオの発見) とデータセット監査 (間違ったラベルの発見) の実施に役立ちます。

現象 3: ニューラルネットワークの構造は、きめ細かい評価指標の最適化において重要な役割を果たします。一方で、ASPP (DeepLabV3 および DeepLabV3 で採用) などの構造によってもたらされる受容野の改善は、モデルが大きなサイズのオブジェクトを認識するのに役立ち、それによって mIoUD の値が効果的に向上します。エンコーダとデコーダ長い接続 (UNet と DeepLabV3 で採用) により、モデルが小さなサイズのオブジェクトを認識できるようになり、それによってきめの細かい評価指標の値が向上します。

現象 4: 最悪の場合の指標の値は、対応する平均指標の値よりも大幅に低くなります。次の表は、複数のデータセットにおける DeepLabV3-ResNet101 の mIoUC と対応するワーストケースのインジケーター値を示しています。将来的に検討する価値のある問題は、最悪の指標の下でモデルのパフォーマンスを向上させるために、ニューラルネットワークの構造と最適化方法をどのように設計すべきかということです。

現象 5: 損失関数は、きめの細かい評価指標の役割を最適化するために重要です。次の表の (0, 0, 0) に示すように、クロスエントロピー損失ベンチマークと比較すると、評価指標が細分化されると、対応する損失関数を使用すると、細分化された評価指標でのモデルのパフォーマンスが大幅に向上します。たとえば、ADE20K では、JML とクロスエントロピーの間の mIoUC 損失の差は 7% を超えます。