Language-Enhanced Latent Representations for Out-of-Distribution Detection in Autonomous Driving

📄 arXiv: 2405.01691v1 📥 PDF

作者: Zhenjiang Mao, Dong-You Jhong, Ao Wang, Ivan Ruchkin

分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-05-02

备注: Presented at the Robot Trust for Symbiotic Societies (RTSS) Workshop, co-located with ICRA 2024

💡 一句话要点

提出基于语言增强的潜在表征，用于自动驾驶中的OOD检测

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: OOD检测 自动驾驶 多模态学习 CLIP 语言增强 潜在表征 异常检测

📋 核心要点

  1. 现有OOD检测方法依赖固定编码器，缺乏人机交互能力，难以利用人类知识。
  2. 利用CLIP等多模态模型，将图像和文本的余弦相似度作为潜在表征，实现语言定义的OOD检测。
  3. 实验表明，该方法优于传统视觉编码器，与标准表征结合可进一步提升检测性能。

📝 摘要（中文）

在自动驾驶中，OOD（Out-of-Distribution）检测至关重要，它能判断基于学习的组件何时遇到意外输入。传统的检测器通常使用固定设置的编码器模型，缺乏有效的人机交互能力。随着大型基础模型的兴起，多模态输入提供了将人类语言作为潜在表征的可能性，从而实现语言定义的OOD检测。本文利用多模态模型CLIP编码的图像和文本表征的余弦相似度作为一种新的表征，以提高用于视觉异常检测的潜在编码的透明性和可控性。我们将我们的方法与现有的预训练编码器进行比较，后者只能产生从用户角度来看毫无意义的潜在表征。在真实驾驶数据上的实验表明，基于语言的潜在表征比视觉编码器的传统表征表现更好，并且在与标准表征结合使用时有助于提高检测性能。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶系统需要可靠的OOD检测能力，以应对未知的、分布外的输入，保证安全。传统方法依赖于视觉编码器提取的特征，但这些特征缺乏语义信息，难以被人理解和控制。现有方法的痛点在于缺乏人机交互性，无法利用人类的先验知识来指导OOD检测。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态模型（如CLIP）将图像和文本信息编码到同一个潜在空间中，并使用图像和文本表征的相似度作为OOD检测的依据。通过引入语言信息，使得潜在表征具有更强的语义性和可解释性，从而实现语言定义的OOD检测。这样，用户可以通过自然语言描述异常情况，系统可以根据语言描述来判断输入是否为OOD。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 图像编码器：使用预训练的视觉模型（如CLIP的图像编码器）提取图像的视觉特征。2) 文本编码器：使用预训练的文本模型（如CLIP的文本编码器）将文本描述编码为文本特征。3) 相似度计算模块：计算图像特征和文本特征之间的余弦相似度，作为图像和文本匹配程度的度量。4) OOD检测模块：基于相似度得分，判断输入是否为OOD。如果相似度低于某个阈值，则认为输入是OOD。

关键创新：最重要的技术创新点在于将语言信息融入到OOD检测中，使得检测结果具有可解释性和可控性。与传统方法相比，该方法不再依赖于纯粹的视觉特征，而是利用了图像和文本之间的关联性。这种方法使得用户可以通过自然语言来指导OOD检测，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

关键设计：关键设计包括：1) 使用预训练的CLIP模型，利用其强大的多模态表征能力。2) 使用余弦相似度作为图像和文本匹配程度的度量，因为它对向量的尺度不敏感。3) 通过调整相似度阈值来控制OOD检测的灵敏度。4) 可以将语言增强的潜在表征与传统的视觉特征相结合，进一步提高检测性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于语言的潜在表征在OOD检测任务中优于传统的视觉编码器。具体来说，该方法在真实驾驶数据集上取得了显著的性能提升，并且与标准视觉特征结合使用时，可以进一步提高检测精度。实验证明了语言信息在OOD检测中的有效性和价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶系统的安全模块，提高系统对未知环境的适应能力。通过语言描述，驾驶员或远程监控人员可以指导系统识别潜在的危险情况，例如道路施工、交通拥堵等。此外，该方法还可以扩展到其他需要OOD检测的领域，如医疗图像分析、工业异常检测等。

📄 摘要（原文）

Out-of-distribution (OOD) detection is essential in autonomous driving, to determine when learning-based components encounter unexpected inputs. Traditional detectors typically use encoder models with fixed settings, thus lacking effective human interaction capabilities. With the rise of large foundation models, multimodal inputs offer the possibility of taking human language as a latent representation, thus enabling language-defined OOD detection. In this paper, we use the cosine similarity of image and text representations encoded by the multimodal model CLIP as a new representation to improve the transparency and controllability of latent encodings used for visual anomaly detection. We compare our approach with existing pre-trained encoders that can only produce latent representations that are meaningless from the user's standpoint. Our experiments on realistic driving data show that the language-based latent representation performs better than the traditional representation of the vision encoder and helps improve the detection performance when combined with standard representations.