Out-of-distribution robustness in mission-critical computer vision applications

Abstract

Artificial intelligence (AI) has progressed explosively in recent years. Driven by the advent of deep learning, AI is being used in a variety of applications, across multiple scientific fields, in industry as well as in medicine. Out-of-distribution (OOD) robustness is crucial in mission-critical computer vision applications because these scenarios often involve encountering unforeseen or novel situations that may differ significantly from the training data. In mission-critical contexts, such as autonomous vehicles, medical diagnosis, or security systems, the models need to make reliable and safe decisions. If the model encounters situations or inputs that fall outside the distribution it was trained on, it may provide inaccurate or unreliable predictions, leading to potentially dangerous consequences. Ensuring OOD robustness is essential to enhance the generalization capabilities of computer vision models, enabling them to handle diverse and unexpected scenarios in real-world applications. It helps prevent the system from making critical errors when faced with novel inputs, thereby improving safety, reliability, and performance in mission-critical tasks. The emergence of Out-of-Distribution (OOD) robustness or Domain Generalization research has become a crucial tool for achieving reliable performance in medical imaging and autonomous driving. In the context of medical imaging, OOD robustness is vital because medical datasets can vary significantly due to differences in patient demographics, imaging equipment, and conditions. Researchers and practitioners recognize the need for models that can generalize well to diverse and previously unseen medical scenarios to ensure accurate diagnoses and treatment plans. Similarly, in autonomous driving, OOD robustness is essential as driving conditions can be highly dynamic and unpredictable. Ensuring that self-driving vehicles can handle unforeseen scenarios, such as adverse weather conditions, unusual environment configurations, or unexpected obstacles, is critical for their safe deployment in the wild. OOD robustness research in both medical imaging and autonomous driving aims to enhance the generalization capabilities of machine learning models, enabling them to perform reliably in real-world scenarios beyond the training distribution. This research contributes to the development of more trustworthy and resilient systems in these mission-critical domains. This study proposes methodologies and advancements aimed at enhancing OOD robustness in mission-critical applications. From transfer learning techniques tailored for medical imaging to novel sensor configurations for UAV perception systems and state-of-the-art deep learning architectures for image recognition, significant progress has been made in addressing the challenges posed by OOD data. In the domain of medical imaging, we explored methodologies for enhancing the generalization capabilities of diagnostic models, considering factors such as data heterogeneity, limited sample sizes, and domain shifts across different healthcare facilities. For UAV sense and avoid systems, we investigated techniques for perceptual robustness to ensure safe operation in dynamic environments. In image recognition, we examined approaches for mitigating the impact of OOD data, such as adversarial training, domain generalisation, and uncertainty estimation, to enhance model reliability across diverse datasets and environmental conditions. In summary, this PhD thesis highlights the critical importance of OOD robustness in mission-critical applications and underscores the need for continued research and innovation in this area. By synthesizing insights from diverse studies and identifying key challenges and advancements, this PhD thesis aims to contribute to the ongoing discourse on enhancing the reliability and safety of AI-driven systems in real-world scenarios. Through interdisciplinary collaboration and rigorous experimentation, we strive to develop effective solutions that ensure the resilience and efficacy of AI technologies across medical imaging, UAV sense and avoid systems, and image recognition domains.

Η τεχνητή νοημοσύνη AI έχει προχωρήσει εκρηκτικά τα τελευταία χρόνια. Η τεχνητή νοημοσύνη και η Βαθιά Μάθηση χρησιμοποιείται σε ποικίλες εφαρμογές, σε πολλά επιστημονικά πεδία, τόσο στη βιομηχανία όσο και στην ιατρική. Η ευρωστία σε εκτός κατανομής δεδομένα OOD είναι ζωτικής σημασίας σε εφαρμογές που είναι κρίσιμες για την αποστολή, επειδή αυτά τα σενάρια συχνά συνεπάγονται αντιμετώπιση μη-προβλεπόμενων ή νέων καταστάσεων που μπορεί να διαφέρουν σημαντικά από τα δεδομένα εκπαίδευσης. Σε κρίσιμα για την αποστολή πλαίσια, όπως αυτόνομα οχήματα, ιατρικά διάγνωση, ή συστήματα ασφαλείας, τα μοντέλα πρέπει να είναι αξιόπιστα και με ασφαλείς αποφάσεις. Εάν το μοντέλο συναντήσει καταστάσεις ή εισόδους που δεν εμπίπτουν στηη κατανομή στην οποία εκπαιδεύτηκε, μπορεί να προκύψουν ανακριβείς ή αναξιόπιστες προβλέψεις, οδηγώντας σε δυνητικά επικίνδυνες συνέπειες. Εξασφάλιση OOD ευρωστίας είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των δυνατοτήτων γενίκευσης του αλγορίθμου σε μοντέλα όρασης, που τους επιτρέπουν να χειρίζονται διαφορετικά και απροσδόκητα σενάρια σε πραγματικές εφαρμογές. Βοηθά να αποτρέψει το σύστημα από το να γίνουν κρίσιμα σφάλματα όταν αντιμετωπίζονται νέες εισροές, βελτιώνοντας έτσι την ασφάλεια, την αξιοπιστία, και απόδοση σε κρίσιμα περιβάλλοντα. Η εμφάνιση της ευρωστίας εκτός κατανομής OOD ή του Τομέα Γενίκευσης έχει γίνει ένα σημαντικό εργαλείο για την επίτευξη αξιόπιστης επιδόσης στην ιατρική απεικόνιση και την αυτόνομη οδήγηση. Στο πλαίσιο της ιατρικής απεικόνισης, η ευρωστία OOD είναι ζωτικής σημασίας επειδή τα ιατρικά σύνολα δεδομένων μπορεί να ποικίλλουν σημαντικά λόγω των διαφορών στα δημογραφικά στοιχεία των ασθενών και τον εξοπλισμό απεικόνισης. Οι ερευνητές και οι επαγγελματίες αναγνωρίζουν την ανάγκη για μοντέλα που μπορούν να γενικεύουν καλά σε ποικίλα και άγνωστα προηγουμένως ιατρικά σενάρια για την εξασφάλιση ακριβών διαγνώσεων και σχεδίων θεραπείας. Ομοίως, στην αυτόνομη οδήγηση, η ευρωστία OOD είναι απαραίτητη, καθώς οι συνθήκες οδήγησης μπορεί να είναι εξαιρετικά δυναμικές και απρόβλεπτες. Η διασφάλιση ότι τα αυτόνομα οχήματα μπορούν να χειριστούν απρόβλεπτα σενάρια, όπως αντίξοες καιρικές συνθήκες, ασυνήθιστες διαμορφώσεις περιβάλλοντος ή απροσδόκητα εμπόδια, είναι κρίσιμη για την ασφαλή ανάπτυξή τους. Η έρευνα ευρωστίας OOD τόσο στην ιατρική απεικόνιση όσο και στην αυτόνομη οδήγηση στοχεύει να ενισχύσει τις δυνατότητες γενίκευσης των μοντέλων μηχανικής μάθησης, επιτρέποντάς τους να αποδίδουν αξιόπιστα σε πραγματικά σενάρια πέρα από τη κατανομή εκπαίδευσης. Αυτή η έρευνα συμβάλλει στην ανάπτυξη πιο αξιόπιστων και ανθεκτικών συστημάτων σε αυτούς τους κρίσιμους για την αποστολή τομείς. Στα πλαίσια της Διαδακτορικής Διατριβής αναπτύξαμε καινοτόμες μεθόδους που σχετίζονται με την ευρωστία OOD στην ιατρική απεικόνιση, τα συστήματα αίσθησης και αποφυγής UAV και την αναγνώριση εικόνας. Στον τομέα της ιατρικής απεικόνισης, αναπτύξαμε μεθοδολογίες για τη βελτίωση των δυνατοτήτων γενίκευσης των διαγνωστικών μοντέλων, λαμβάνοντας υπόψη παράγοντες όπως η ετερογένεια των δεδομένων, τα περιορισμένα μεγέθη δειγμάτων και οι μετατοπίσεις τομέα σε διαφορετικές εγκαταστάσεις υγειονομικής περίθαλψης. Για συστήματα αίσθησης και αποφυγής UAV, δημιουργήσαμε τεχνικές αντιληπτικής ευρωστίας για να διασφαλίσουμε την ασφαλή λειτουργία σε δυναμικά περιβάλλοντα. Στην αναγνώριση εικόνων, εξετάσαμε προσεγγίσεις για τον μετριασμό του αντίκτυπου των δεδομένων OOD, όπως η εκπαίδευση σε αντίθεση, η γενίκευση τομέα και η εκτίμηση αβεβαιότητας, για να ενισχύσουμε την αξιοπιστία του μοντέλου σε διάφορα σύνολα δεδομένων. Μέσω αυτής της Διδακτορικής Διατριβής ανακαλύψαμε πολλές μεθοδολογίες και προόδους που στοχεύουν στην ενίσχυση της ευρωστίας OOD σε κρίσιμες εφαρμογές, από τεχνικές μεταφοράς μάθησης προσαρμοσμένες για ιατρική απεικόνιση έως καινοτόμες διαμορφώσεις δεδομένων για συστήματα αντίληψης UAV και αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση εικόνων. Έχει σημειωθεί σημαντική πρόοδος στην αντιμετώπιση των προκλήσεων που τίθενται από τα δεδομένα OOD. Επίσης, αυτή η Διδακτορική Διατριβή υπογραμμίζει την σημασία της ευρωστίας OOD σε κρίσιμες εφαρμογές και υπογραμμίζει την ανάγκη για συνεχή έρευνα και καινοτομία σε αυτόν τον τομέα. Με τη δημιουργία καινοτόμων αλγορίθμων, τη σύνθεση γνώσεων από διάφορες μελέτες και τον εντοπισμό βασικών προκλήσεων και προόδων, αυτή η Διδακτορική Διατριβή στοχεύει να συμβάλει στη συνεχή συζήτηση για την ενίσχυση της αξιοπιστίας και της ασφάλειας των συστημάτων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη σε σενάρια πραγματικού κόσμου. Μέσω διεπιστημονικής συνεργασίας και πειραματισμού, αναπτύξαμε αποτελεσματικές λύσεις που διασφαλίζουν την ανθεκτικότητα και την αποτελεσματικότητα των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης σε ιατρικές απεικονίσεις, συστήματα αίσθησης και αποφυγής UAV και τομείς αναγνώρισης εικόνων.