Beim Workshop der Safe AI 2021 stellen Maximilian Henne und Franziska Schwaiger ihr neues Paper »From Black-box to White-box: Examining Confidence Calibration under different Conditions« vor. Gemeinsam mit Karsten Roscher und Felippe Schmoeller da Roza vom Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS sowie mit Fabian Küppers und Anselm Haselhoff von der Hochschule Ruhr-West entwickeln und untersuchen sie darin Methoden für die Kalibrierung der Konfidenzwerte, welche in der 2D-Objekterkennung den einzelnen Detektionen zugeordnet werden.
So sollten zum Beispiel Vorhersagen mit einer Konfidenz von 80 Prozent im Durchschnitt in acht von zehn Fällen richtig sein. Besonders betrachten die Forscherinnen und Forscher den Einfluss von gängigen Nachbearbeitungsmethoden der 2D Objekterkennung, wie zum Beispiel Non-maximum-suppression, auf die Qualität der Konfidenzkalibrierung und entwickeln neue Methoden, um die Kalibrierung in Bezug auf die Klassifizierung sowie Lokalisierung der Objekte zu verbessern.