論文の概要: A Methodology to Identify Cognition Gaps in Visual Recognition Applications Based on Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02080v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 14:26:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 14:20:21.849445
• Title: A Methodology to Identify Cognition Gaps in Visual Recognition Applications Based on Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた視覚認識における認識ギャップの同定手法
• Authors: Hannes Vietz, Tristan Rauch, Andreas L\"ocklin, Nasser Jazdi and Michael Weyrich
• Abstract要約: 本稿では,画像拡張技術を用いて最悪の画像を生成する手法を提案する。 このような画像上でのCNNの認知能力が弱く、増強技術が無害であるとされる場合、認識の潜在的なギャップが発見されている。 提示された最悪の画像生成装置は、最も困難な画像を効率よく識別するために、逆探索手法を用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Developing consistently well performing visual recognition applications based on convolutional neural networks, e.g. for autonomous driving, is very challenging. One of the obstacles during the development is the opaqueness of their cognitive behaviour. A considerable amount of literature has been published which describes irrational behaviour of trained CNNs showcasing gaps in their cognition. In this paper, a methodology is presented that creates worstcase images using image augmentation techniques. If the CNN's cognitive performance on such images is weak while the augmentation techniques are supposedly harmless, a potential gap in the cognition has been found. The presented worst-case image generator is using adversarial search approaches to efficiently identify the most challenging image. This is evaluated with the well-known AlexNet CNN using images depicting a typical driving scenario.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(例えば、自律運転)に基づく視覚認識アプリケーションを一貫して開発することは、非常に困難である。 発達中の障害の1つは、認知行動の不透明さである。 訓練されたCNNの非合理な行動が認識のギャップを示すという、かなりの量の文献が出版されている。 本稿では,画像拡張技術を用いて最悪の画像を生成する手法を提案する。 このような画像上でのCNNの認知能力が弱く、増強技術が無害であるとされる場合、認識の潜在的なギャップが発見されている。 提示された最悪の画像生成装置は、最も困難な画像を効率よく識別するために、逆探索手法を用いている。 これは、典型的な運転シナリオを描いた画像を用いて、よく知られたAlexNet CNNで評価される。

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