論文の概要: 3DB: A Framework for Debugging Computer Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03805v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 17:16:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:45:54.234373
• Title: 3DB: A Framework for Debugging Computer Vision Models
• Title（参考訳）: 3DB:コンピュータビジョンモデルをデバッグするフレームワーク
• Authors: Guillaume Leclerc, Hadi Salman, Andrew Ilyas, Sai Vemprala, Logan Engstrom, Vibhav Vineet, Kai Xiao, Pengchuan Zhang, Shibani Santurkar, Greg Yang, Ashish Kapoor, Aleksander Madry
• Abstract要約: 3DBでは、コンピュータビジョンシステムの脆弱性を発見することができる。 3DBは、以前の作業から多くの分析をキャプチャし、一般化する。 システムによって生成された洞察が,物理世界へ伝達されることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.45042148499323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce 3DB: an extendable, unified framework for testing and debugging vision models using photorealistic simulation. We demonstrate, through a wide range of use cases, that 3DB allows users to discover vulnerabilities in computer vision systems and gain insights into how models make decisions. 3DB captures and generalizes many robustness analyses from prior work, and enables one to study their interplay. Finally, we find that the insights generated by the system transfer to the physical world. We are releasing 3DB as a library (https://github.com/3db/3db) alongside a set of example analyses, guides, and documentation: https://3db.github.io/3db/ .
• Abstract（参考訳）: フォトリアリスティックシミュレーションを用いて視覚モデルをテストおよびデバッグするための拡張可能な統合フレームワークである3DBを紹介する。 幅広いユースケースを通じて、ユーザがコンピュータビジョンシステムの脆弱性を発見し、モデルの意思決定方法に関する洞察を得ることができます。 3DBは、以前の作業から多くの堅牢性分析をキャプチャし、一般化し、それらの相互作用を研究することができる。 最後に、システムが生み出す洞察が物理的世界へと移ることを見出す。 私たちは3DBをライブラリとしてリリースしています(https://github.com/3db/3db)。

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