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. Beso​nders 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.