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，探索不确定性量化提升领域泛化分割模型
🎯 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 后验估计
📋 核心要点
- 现有分割基础模型在领域迁移时性能下降，缺乏对不确定性的有效处理。
- 通过量化模型预测的不确定性，指导分割结果的优化，提升模型泛化能力。
- 构建UncertSAM基准测试模型在复杂场景下的分割能力，并验证不确定性估计方法的有效性。
📝 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场景下的脆弱性，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：论文旨在解决分割模型，特别是像SAM这样的基础模型，在面对领域偏移或有限知识时表现出的泛化能力不足的问题。现有的分割模型在训练数据分布之外的场景中，分割精度会显著下降，缺乏对模型预测结果可靠性的评估机制，即不确定性量化。
核心思路：论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，从而提高其在不同领域和场景下的鲁棒性。通过估计模型预测的不确定性，可以识别出模型容易出错的区域，并有针对性地进行优化或修正。这种方法的核心在于，模型自身能够意识到其预测的可靠程度，并据此调整行为。
技术框架：论文的技术框架主要包含三个部分：首先，构建UncertSAM基准数据集，用于评估模型在各种挑战性场景下的分割性能和不确定性估计能力。其次，评估一系列轻量级的后验不确定性估计方法，包括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来改进分割结果。整体流程是：输入图像 -> 分割模型 -> 不确定性估计 -> 预测优化 -> 输出分割结果。
关键创新：论文的关键创新在于探索了将不确定性量化融入到分割模型中，以提升其领域泛化能力。与传统的分割方法不同，该方法不仅关注分割结果的准确性，还关注模型预测的可靠性。通过引入不确定性估计，模型能够更好地适应新的领域和场景，从而提高分割的鲁棒性和泛化能力。UncertSAM基准的构建也为后续研究提供了标准化的评估平台。
关键设计：论文评估了多种不确定性估计方法，其中最后一层拉普拉斯近似表现较好。该方法基于神经网络最后一层的权重分布进行不确定性估计，计算复杂度较低，适合作为后验处理步骤。此外，论文还设计了一个初步的不确定性引导的预测优化步骤，具体细节未详细描述，但强调了利用不确定性信息来修正分割结果的重要性。损失函数和网络结构方面，论文主要关注现有分割模型（如SAM）的后处理，并未对其进行修改。
🖼️ 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结果的不确定性，并且该不确定性估计与分割误差具有良好的相关性。初步的不确定性引导的预测优化步骤显示出提升分割性能的潜力。UncertSAM基准的构建为评估分割模型在复杂场景下的性能提供了一个标准化的平台。
🎯 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环境下的鲁棒性和泛化能力，可以减少人工干预，提高自动化程度，并为决策提供更可靠的依据。未来，该方法有望应用于更多需要高精度分割的场景，例如智能制造、机器人导航等。
📄 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.