Fugu-MT 論文翻訳(概要): Natural Adversarial Objects

論文の概要: Natural Adversarial Objects

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04204v1
Date: Sun, 7 Nov 2021 23:42:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-10 03:28:43.268858
Title: Natural Adversarial Objects
Title（参考訳）: 自然敵物
Authors: Felix Lau, Nishant Subramani, Sasha Harrison, Aerin Kim, Elliot Branson and Rosanne Liu
Abstract要約: 我々は,オブジェクト検出モデルの堅牢性を評価するために,新しいデータセットであるNatural Adversarial Objects (NAO)を導入する。 NAOには7,934のイメージと9,943のオブジェクトが含まれており、実際のシナリオを反映している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.940015831720144
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Although state-of-the-art object detection methods have shown compelling performance, models often are not robust to adversarial attacks and out-of-distribution data. We introduce a new dataset, Natural Adversarial Objects (NAO), to evaluate the robustness of object detection models. NAO contains 7,934 images and 9,943 objects that are unmodified and representative of real-world scenarios, but cause state-of-the-art detection models to misclassify with high confidence. The mean average precision (mAP) of EfficientDet-D7 drops 74.5% when evaluated on NAO compared to the standard MSCOCO validation set. Moreover, by comparing a variety of object detection architectures, we find that better performance on MSCOCO validation set does not necessarily translate to better performance on NAO, suggesting that robustness cannot be simply achieved by training a more accurate model. We further investigate why examples in NAO are difficult to detect and classify. Experiments of shuffling image patches reveal that models are overly sensitive to local texture. Additionally, using integrated gradients and background replacement, we find that the detection model is reliant on pixel information within the bounding box, and insensitive to the background context when predicting class labels. NAO can be downloaded at https://drive.google.com/drive/folders/15P8sOWoJku6SSEiHLEts86ORfytGezi8.
Abstract（参考訳）: 最先端のオブジェクト検出手法は説得力のある性能を示しているが、モデルはしばしば敵の攻撃や分散データに対して堅牢ではない。オブジェクト検出モデルの堅牢性を評価するために,新しいデータセットであるNatural Adversarial Objects (NAO)を導入する。 NAOには7,934の画像と9,943のオブジェクトが含まれており、これは修正されず、現実のシナリオを表しているが、最先端の検出モデルは高い信頼性で誤分類される。 EfficientDet-D7の平均平均精度(mAP)は、標準的なMSCOCO検証セットと比較してNAOで評価すると74.5%低下する。さらに、様々なオブジェクト検出アーキテクチャを比較することで、mscocoバリデーションセットのより良いパフォーマンスは必ずしもnaoのより良いパフォーマンスをもたらすものではないことが分かり、より正確なモデルをトレーニングすることでロバスト性が達成できないことを示唆する。 NAOの例はなぜ検出・分類が難しいのかをさらに検討する。シャッフル画像パッチの実験により、モデルは局所的なテクスチャに過度に敏感であることが判明した。さらに,組込み勾配と背景置換を用いて,検出モデルは境界ボックス内の画素情報に依存しており,クラスラベルの予測時に背景コンテキストに敏感であることがわかった。 NAOはhttps://drive.google.com/drive/folders/15P8sOWoJku6SSEiHLEts86ORfytGezi8でダウンロードできる。

関連論文リスト

Bayesian Detector Combination for Object Detection with Crowdsourced Annotations [49.43709660948812]
制約のない画像できめ細かなオブジェクト検出アノテーションを取得するのは、時間がかかり、コストがかかり、ノイズに悩まされる。ノイズの多いクラウドソースアノテーションでオブジェクト検出をより効果的に訓練するための新しいベイズ検出結合(BDC)フレームワークを提案する。 BDCはモデルに依存しず、アノテータのスキルレベルに関する事前の知識を必要とせず、既存のオブジェクト検出モデルとシームレスに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-10T18:00:54Z)
Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for Advanced Object Detection [55.2480439325792]
本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-21T19:49:13Z)
ImageNet-E: Benchmarking Neural Network Robustness via Attribute Editing [45.14977000707886]
ImageNetにおける高い精度は、通常、異なる汚職に対してより堅牢性をもたらす。我々は、背景、大きさ、位置、方向の制御によるオブジェクト編集のためのツールキットを作成する。我々は、畳み込みニューラルネットワークと視覚変換器の両方を含む現在のディープラーニングモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:02:32Z)
Watermarking for Out-of-distribution Detection [76.20630986010114]
Out-of-Distribution (OOD) 検出は、よく訓練された深層モデルから抽出された表現に基づいてOODデータを識別することを目的としている。本稿では,透かしという一般的な手法を提案する。我々は,元データの特徴に重畳される統一パターンを学習し,ウォーターマーキング後にモデルの検出能力が大きく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T06:12:32Z)
Towards Robust Object Detection: Bayesian RetinaNet for Homoscedastic Aleatoric Uncertainty Modeling [1.6500749121196985]
COCOデータセットは、データラベルの高レベルのノイズで知られている。本稿では,画像オブジェクト検出の大規模化に対処する新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-02T11:03:39Z)
Salient Objects in Clutter [130.63976772770368]
本稿では,既存の正当性オブジェクト検出(SOD)データセットの重大な設計バイアスを特定し,対処する。この設計バイアスは、既存のデータセットで評価した場合、最先端のSODモデルのパフォーマンスの飽和につながった。我々は,新しい高品質データセットを提案し,前回のsaliencyベンチマークを更新する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-07T03:49:26Z)
Contemplating real-world object classification [53.10151901863263]
Barbuらが最近提案したObjectNetデータセットを再分析した。日常の状況に物を含むこと。分離されたオブジェクトにディープモデルを適用すると、元の論文のようにシーン全体ではなく、約20～30%の性能改善が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-08T23:29:59Z)
Rethinking Natural Adversarial Examples for Classification Models [43.87819913022369]
ImageNet-Aは、自然対比例の有名なデータセットです。オブジェクト検出技術を用いたImageNet-A例の背景影響を低減して仮説を検証した。実験により,様々な分類モデルを用いた物体検出モデルは,その分類モデルよりも精度が高かった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-23T14:46:48Z)
DecAug: Augmenting HOI Detection via Decomposition [54.65572599920679]
現在のアルゴリズムでは、データセット内のトレーニングサンプルやカテゴリの不均衡が不足している。本稿では,HOI検出のためのDECAugと呼ばれる効率的かつ効率的なデータ拡張手法を提案する。実験の結果,V-COCOおよびHICODETデータセットの3.3mAPと1.6mAPの改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-02T13:59:05Z)
A Systematic Evaluation of Object Detection Networks for Scientific Plots [17.882932963813985]
PlotQAデータセット上で、様々なSOTAオブジェクト検出ネットワークの精度をトレーニングし比較する。 0.5の標準IOU設定では、ほとんどのネットワークはプロット内の比較的単純な物体を検出する場合、mAPスコアが80%以上である。しかし、パフォーマンスは0.9のより厳格なIOUで評価されると大幅に低下し、最高のモデルでmAPは35.70%となった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-05T05:30:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。