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저자정보
황지현 (과학기술연합대학원대학교) 장민수 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제19권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
354 - 363 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2024.19.4.354

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In the realm of social robots, ensuring accurate and reliable recognition of diverse environmental stimuli is crucial for effective interaction. Detecting Out-Of-Distribution (OOD) data is vital for improving system reliability by recognizing and responding to OOD data. Existing studies typically use a single threshold to detect OOD data. However, this method fails to reflect the differences in characteristics and data distribution between classes, leading to performance degradation. To address this issue, we propose a class-wise confidence thresholding that accounts for the differences in data distribution across classes and an automatic thresholding based on grid search. Experiments with 12 datasets, including ImageNet and SUN, demonstrated the effectiveness of the proposed method for OOD detection and open-set recognition. In OOD detection, AUROC increased by up to 1.71 and FPR95 decreased by up to 12.79%p compared to existing methods. In open-set recognition, average F1-Score was 98%, and average accuracy was 95%. The class-wise confidence thresholding and grid search-based automatic thresholding can contribute to increasing the reliability of AI robot systems and have advantages of being flexibly applied in various situations.
#Social Robotics #Deep Learning #Out-Of-Distribution Detection #Uncertainty Estimation

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 클래스별 예측 확률 문턱값 설정과 자동화
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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