論文の概要: Benchmarking the Robustness of Spatial-Temporal Models Against Corruptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06513v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 05:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 14:58:04.941746
• Title: Benchmarking the Robustness of Spatial-Temporal Models Against Corruptions
• Title（参考訳）: 汚職に対する時空間モデルのロバスト性評価
• Authors: Chenyu Yi, SIYUAN YANG, Haoliang Li, Yap-peng Tan, Alex Kot
• Abstract要約: 我々は、画像の空間的腐敗を超えた時間的腐敗を考慮した、汚職堅牢性ベンチマーク、Mini Kinetics-CとMini SSV2-Cを確立する。 我々は、確立されたCNNベースおよびトランスフォーマーベースの時空間時間モデルにおける破壊堅牢性に関する徹底的な研究を行うための最初の試みを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.821121530785504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The state-of-the-art deep neural networks are vulnerable to common corruptions (e.g., input data degradations, distortions, and disturbances caused by weather changes, system error, and processing). While much progress has been made in analyzing and improving the robustness of models in image understanding, the robustness in video understanding is largely unexplored. In this paper, we establish a corruption robustness benchmark, Mini Kinetics-C and Mini SSV2-C, which considers temporal corruptions beyond spatial corruptions in images. We make the first attempt to conduct an exhaustive study on the corruption robustness of established CNN-based and Transformer-based spatial-temporal models. The study provides some guidance on robust model design and training: Transformer-based model performs better than CNN-based models on corruption robustness; the generalization ability of spatial-temporal models implies robustness against temporal corruptions; model corruption robustness (especially robustness in the temporal domain) enhances with computational cost and model capacity, which may contradict the current trend of improving the computational efficiency of models. Moreover, we find the robustness intervention for image-related tasks (e.g., training models with noise) may not work for spatial-temporal models.
• Abstract（参考訳）: 最先端のディープニューラルネットワークは、一般的な腐敗(例えば、入力データの劣化、歪み、天候変化、システムエラー、処理など)に対して脆弱である。 画像理解におけるモデルのロバスト性の分析と改善には多くの進歩があるが、ビデオ理解のロバスト性はほとんど未解明である。 本稿では,画像の空間的腐敗を超えた時間的腐敗を考えるmini kinetics-cとmini ssv2-cについて述べる。 確立されたcnnおよびトランスフォーマによる時空間モデルにおける汚損のロバスト性に関する徹底的な研究を初めて行おうとする。 この研究は、堅牢なモデル設計とトレーニングに関するガイダンスを提供している: トランスフォーマーベースのモデルは、汚職の堅牢性に関するCNNベースのモデルよりも優れている; 空間的時間的モデルの一般化能力は、時間的腐敗に対する堅牢性を意味する; モデル腐敗の堅牢性(特に時間的領域における堅牢性)は、計算コストとモデルのキャパシティを増大させる。 さらに,画像関連タスク(例えば,ノイズを伴うトレーニングモデル)に対するロバスト性介入は,時空間モデルではうまく機能しないと考えられる。

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