AUTO-LABELLING WITH UNCERTAINTY QUANTIFICATION

The present application describes a method for auto- labelling data samples with uncertainty quantification. The proposed method comprises the steps of simultaneously feeding an input data sample into an online object detection module with uncertainty estimation and into an off-board object detector with uncertainty estimation; comparing a resulting data from both the online classification and uncertainty estimation module and the of f-board classification and uncertainty estimation module, and determining whether the input sample is discarded, is sent for human labelling, or sent for archive along with the classification and uncertainty estimate of the of f-board object detection module with uncertainty estimation. These uncertainty estimates are then used in the training phase of subsequent object detectors to weigh different samples differently, giving more weight to human labelled samples and highly confident automatically labelled samples. La présente demande concerne un procédé d'auto-étiquetage d'échantillons de données avec quantification d'incertitude. Le procédé proposé comprend les étapes consistant à introduire simultanément un échantillon de données d'entrée dans un module de détection d'objet en ligne avec une estimation d'incertitude et dans un détecteur d'objet hors bord avec une estimation d'incertitude ; à comparer des données résultantes à la fois du module d'estimation de classification et d'incertitude en ligne et du module d'estimation de classification et d'incertitude de carte f, et à déterminer si l'échantillon d'entrée est rejeté, est envoyé pour un étiquetage humain, ou envoyé pour une archive conjointement avec l'estimation de classification et d'incertitude du module de détection d'objet de carte f avec une estimation d'incertitude. Ces estimations d'incertitude sont ensuite utilisées dans la phase d'apprentissage de détecteurs d'objets ultérieurs pour peser différents échantillons différemment, donnant plus de poids à des échantillons étiquetés par l'homme et des échantillons étiquetés automatiquement de confiance élevée.