Краткое содержание

arXiv:2509.11838v2 Тип объявления: замена Аннотация: Сети семантической сегментации (SSN) играют ключевую роль в критически важных приложениях, таких как медицинская визуализация и автономное вождение, где крайне важна устойчивость к неопределенности. Однако существующие методы вероятностной верификации часто оказываются неспособными масштабироваться вместе с ростом сложности и размерности современных задач сегментации, предоставляя гарантии, чрезмерно консервативные и имеющие ограниченную практическую ценность. Мы предлагаем архитектурно-независимый и масштабируемый до многомерных пространств вход-выхода подход к вероятностной верификации. Наш метод основан на конформальном выводе (CI), усиленном новой техникой, которую мы называем **блок отсечения**, позволяющей получать доказуемые гарантии, одновременно смягчая излишнюю осторожность предыдущих методов. Эксперименты на крупных моделях сегментации на наборах данных CamVid, OCTA-500, сегментирование легких и Cityscapes показывают, что наш подход обеспечивает надежные гарантии безопасности, существенно сокращая...