Towards Integrating Uncertainty for Domain-Agnostic Segmentation
作者: Jesse Brouwers, Xiaoyan Xing, Alexander Timans
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-12-29
备注: Public code at https://github.com/JesseBrouw/UncertSAM | published at the 2nd Workshop on Frontiers in Probabilistic Inference (NeurIPS 2025) | 12 pages, 8 figures (incl. Appendix)
💡 一句话要点
提出UncertSAM基准并探索不确定性量化，提升分割模型在未知领域的泛化性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语义分割 不确定性量化 领域泛化 基础模型 拉普拉斯近似
📋 核心要点
- 分割基础模型在领域迁移时性能下降，缺乏对未知环境的鲁棒性。
- 通过量化模型预测的不确定性，指导模型在困难样本上的预测优化。
- 构建UncertSAM基准测试不确定性估计方法，并验证其与分割误差的相关性。
📝 摘要（中文）
针对Segment Anything Model (SAM)等分割基础模型在领域迁移或知识有限的情况下表现不佳的问题，本文研究了不确定性量化是否能缓解这些挑战，并提升模型在领域无关场景下的泛化能力。为此，我们（1）构建了UncertSAM基准，包含八个数据集，旨在压力测试SAM在阴影、透明度和伪装等具有挑战性的分割条件下的性能；（2）评估了一系列轻量级的后验不确定性估计方法；（3）评估了一个初步的、不确定性引导的预测优化步骤。在评估的方法中，最后一层拉普拉斯近似产生的不确定性估计与分割误差具有良好的相关性，表明存在有意义的信号。虽然优化带来的好处是初步的，但我们的发现强调了将不确定性纳入分割模型以支持鲁棒的、领域无关的性能的潜力。我们的基准和代码已公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有分割基础模型，如SAM，在面对领域偏移或知识受限的场景时，分割性能会显著下降。这些模型缺乏对自身预测结果的置信度评估，难以区分可靠预测和错误预测，导致在未知环境中的泛化能力不足。因此，如何提升分割模型在领域无关场景下的鲁棒性，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是利用不确定性量化来指导分割模型的预测。通过估计模型预测结果的不确定性，可以识别出模型容易出错的区域，并针对这些区域进行预测优化。这种方法的核心在于，认为模型的不确定性与分割误差之间存在相关性，可以通过不确定性信息来提升模型的性能。
技术框架：本文的技术框架主要包含三个部分：首先，构建UncertSAM基准数据集，用于评估不同不确定性估计方法在各种具有挑战性的分割场景下的性能。其次，评估一系列轻量级的后验不确定性估计方法，包括蒙特卡洛dropout、深度集成和最后一层拉普拉斯近似等。最后，设计一个初步的不确定性引导的预测优化步骤，利用估计的不确定性信息来改进模型的分割结果。
关键创新：本文的关键创新在于探索了不确定性量化在提升分割模型领域泛化能力方面的潜力。通过构建UncertSAM基准，为评估不确定性估计方法提供了一个统一的平台。此外，本文还验证了最后一层拉普拉斯近似方法在估计分割模型不确定性方面的有效性，并初步探索了利用不确定性信息进行预测优化的方法。
关键设计：在不确定性估计方面，本文主要关注轻量级的后验方法，以便于集成到现有的分割模型中。其中，最后一层拉普拉斯近似方法通过对模型最后一层的权重进行拉普拉斯近似，来估计预测结果的不确定性。在预测优化方面，本文采用了一种简单的不确定性加权方法，即对不确定性较高的区域赋予更高的权重，以引导模型进行更准确的预测。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，最后一层拉普拉斯近似方法能够有效估计分割模型的不确定性，并且该不确定性与分割误差具有良好的相关性。初步的预测优化实验表明，利用不确定性信息可以提升模型的分割性能，但提升幅度有限，未来仍有较大的改进空间。UncertSAM基准的发布为后续研究提供了统一的评估平台。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、医学图像分析、遥感图像处理等领域。通过提高分割模型在复杂和未知环境下的鲁棒性，可以减少人工干预，提高工作效率，并为相关应用提供更可靠的决策支持。未来，该研究可以进一步扩展到其他视觉任务，如目标检测和图像分类，并探索更有效的不确定性量化和利用方法。
📄 摘要（原文）
Foundation models for segmentation such as the Segment Anything Model (SAM) family exhibit strong zero-shot performance, but remain vulnerable in shifted or limited-knowledge domains. This work investigates whether uncertainty quantification can mitigate such challenges and enhance model generalisability in a domain-agnostic manner. To this end, we (1) curate UncertSAM, a benchmark comprising eight datasets designed to stress-test SAM under challenging segmentation conditions including shadows, transparency, and camouflage; (2) evaluate a suite of lightweight, post-hoc uncertainty estimation methods; and (3) assess a preliminary uncertainty-guided prediction refinement step. Among evaluated approaches, a last-layer Laplace approximation yields uncertainty estimates that correlate well with segmentation errors, indicating a meaningful signal. While refinement benefits are preliminary, our findings underscore the potential of incorporating uncertainty into segmentation models to support robust, domain-agnostic performance. Our benchmark and code are made publicly available.