Efficient Multi-task Uncertainties for Joint Semantic Segmentation and Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2402.10580v1 📥 PDF

作者: Steven Landgraf, Markus Hillemann, Theodor Kapler, Markus Ulrich

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-16

备注: 17 pages, 5 figures, 10 tables, submitted to peer-reviewed journal

💡 一句话要点

提出EMUFormer以高效解决语义分割与单目深度估计的不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多任务学习 不确定性量化 语义分割 单目深度估计 学生-教师蒸馏 深度学习 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有方法在深度神经网络的不确定性量化上存在计算开销大、鲁棒性差等问题，影响了其在多任务学习中的应用效果。
  2. 论文提出EMUFormer，通过学生-教师蒸馏方法结合语义分割与单目深度估计，提升了不确定性量化的效率与质量。
  3. 实验结果表明，EMUFormer在Cityscapes和NYUv2数据集上实现了最先进的性能，并且在不确定性估计上超越了深度集成方法。

📝 摘要（中文）

量化预测不确定性被视为解决深度神经网络过度自信、缺乏可解释性和鲁棒性等常见挑战的可能方案，但通常计算开销较大。许多现实应用具有多模态特性，因此受益于多任务学习。在自动驾驶中，语义分割与单目深度估计的联合解决方案已被证明具有重要价值。本文结合不同的不确定性量化方法与语义分割和单目深度估计的联合任务进行评估，并揭示多任务学习在不确定性质量方面的优势。基于这些见解，我们提出了EMUFormer，一种新颖的学生-教师蒸馏方法，能够高效地进行多任务不确定性量化，并在Cityscapes和NYUv2上实现了新的最先进结果，同时为两个任务估计出高质量的预测不确定性，且效率比深度集成方法高出一个数量级。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决深度神经网络在语义分割和单目深度估计任务中的不确定性量化问题。现有方法往往计算开销大，导致在多任务学习中的应用受限。

核心思路：论文提出的EMUFormer通过学生-教师蒸馏机制，结合了不同的不确定性量化方法，旨在提高多任务学习的效率和不确定性质量。通过利用教师模型的预测不确定性，学生模型能够更好地进行任务学习。

技术框架：EMUFormer的整体架构包括教师模型和学生模型两个主要部分。教师模型负责生成高质量的不确定性预测，而学生模型则通过蒸馏学习从教师模型中获取知识。整个流程涉及不确定性量化、任务学习和模型蒸馏三个阶段。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了学生-教师蒸馏方法来高效地进行多任务不确定性量化。这一方法与传统的单任务学习或简单的集成方法相比，显著提高了效率和预测质量。

关键设计：在网络结构上，EMUFormer采用了特定的损失函数来平衡任务学习与不确定性量化的目标。此外，模型的参数设置经过精心设计，以确保在训练过程中能够有效地传递知识和不确定性信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，EMUFormer在Cityscapes和NYUv2数据集上达到了新的最先进性能，具体而言，相较于深度集成方法，其效率提高了一个数量级，同时在不确定性估计上表现出色，提供了高质量的预测不确定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等多模态任务。通过提高语义分割和深度估计的准确性及其不确定性量化能力，能够显著提升系统的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Quantifying the predictive uncertainty emerged as a possible solution to common challenges like overconfidence or lack of explainability and robustness of deep neural networks, albeit one that is often computationally expensive. Many real-world applications are multi-modal in nature and hence benefit from multi-task learning. In autonomous driving, for example, the joint solution of semantic segmentation and monocular depth estimation has proven to be valuable. In this work, we first combine different uncertainty quantification methods with joint semantic segmentation and monocular depth estimation and evaluate how they perform in comparison to each other. Additionally, we reveal the benefits of multi-task learning with regard to the uncertainty quality compared to solving both tasks separately. Based on these insights, we introduce EMUFormer, a novel student-teacher distillation approach for joint semantic segmentation and monocular depth estimation as well as efficient multi-task uncertainty quantification. By implicitly leveraging the predictive uncertainties of the teacher, EMUFormer achieves new state-of-the-art results on Cityscapes and NYUv2 and additionally estimates high-quality predictive uncertainties for both tasks that are comparable or superior to a Deep Ensemble despite being an order of magnitude more efficient.