スコアフュージョンはいつ役立つのか?カメラおよびLiDARセンサーのための共形認定分布外検出
When Does Score Fusion Help? Conformally Certified Out-of-Distribution Detection for Camera and LiDAR Sensors
自動運転システムにおけるカメラおよびLiDARセンサーは、検知されない分布シフトにより、下流の認識が静かに損なわれるという問題に直面している。分布外(OOD)検出は確立されたセンサーデータ整合性プリミティブであるが、単一の事後検出器では全てのシフトタイプをカバーできず、既存の検出器には偽陽性率(FPR)の保証がない。本論文では、キャリブレーションされたスコアフュージョンがいつ役立つかを問い、分布フリーの有限サンプルFPR証明を提供する。4つの事後スコア(Maximum Softmax Probability (MSP)、Energy、Mahalanobis距離、k-nearest-neighbour (KNN) 距離)は、経験的累積分布関数(ECDF)によってp値にキャリブレーションされ、Fisherの方法またはクロスバックボーンzスコア平均によって結合され、HoeffdingベースのProbably Approximately Correct (PAC) バウンドを持つ共形予測器にラップされる。PUGカメラベンチマーク(215,040画像)では、単一バックボーンのp値フュージョンは最良の単一検出器(Mahalanobis)を上回らず、利点はクロスバックボーンの多様性から来る。ResNet-50と凍結DINOv2上のMahalanobis距離のzスコア平均は、ROC曲線下面積(AUROC)0.9258(+0.0199)を達成し、スペクトルおよびドロップアウト信号を追加すると0.9292(+0.0233)に上昇する。nuScenes LiDARセンサー(256,873フレーム)では、均一フュージョンは最良の単一検出器(MSP)をわずかに上回るのみであり、実質的なフュージョンゲインはカメラ上のクロスバックボーン平均に限定される。対照的に、分布フリーPAC証明は、両センサーにわたって1.5%未満のマージン(カメラ0.96%、LiDAR 0.25%)で転送され、ISO 26262およびEASA CoDANN安全ケースで使用可能な証拠を提供する。
- クロスバックボーン(ResNet-50 + DINOv2)によるzスコア平均でAUROC 0.9258を達成、スペクトル・ドロップアウト信号追加で0.9292
- 分布フリーのPAC証明を両センサー(カメラ0.96%、LiDAR 0.25%マージン)で転送、ISO 26262およびEASA CoDANN安全ケースに利用可能
- PUGカメラベンチマーク(215,040画像)とnuScenes LiDAR(256,873フレーム)で評価
本論文は自動運転の安全性検証において、単一検出器を超えるクロスバックボーンフュージョンによるOOD検出性能向上と、ISO 26262/EASA CoDANN安全ケースに活用可能な分布フリーのFPR証明を提供するという点で重要。特にResNet-50とDINOv2を組み合わせてAUROC 0.9258を達成したことは、自動運転のセンサーフュージョンにおける実用的な改善を示しており、OOD検出の認証プロセスに影響を与える可能性がある。