論文の概要: GRIT: General Robust Image Task Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13653v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 17:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 13:49:09.507925
• Title: GRIT: General Robust Image Task Benchmark
• Title（参考訳）: GRIT: 一般的なロバストイメージタスクベンチマーク
• Authors: Tanmay Gupta, Ryan Marten, Aniruddha Kembhavi, Derek Hoiem
• Abstract要約: 本稿では,GRIT(General Robust Image Task)ベンチマークを紹介する。 GRITは、様々な画像予測タスク、概念、データソースにわたるビジョンシステムの性能、堅牢性、キャリブレーションを評価する。 ビジョンモデルによって学習されたスキルや概念を徹底的に評価するための統一プラットフォームを提供することにより、GRITが高性能で堅牢な汎用的なビジョンシステムの開発を促進することを期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.556726698322755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer vision models excel at making predictions when the test distribution closely resembles the training distribution. Such models have yet to match the ability of biological vision to learn from multiple sources and generalize to new data sources and tasks. To facilitate the development and evaluation of more general vision systems, we introduce the General Robust Image Task (GRIT) benchmark. GRIT evaluates the performance, robustness, and calibration of a vision system across a variety of image prediction tasks, concepts, and data sources. The seven tasks in GRIT are selected to cover a range of visual skills: object categorization, object localization, referring expression grounding, visual question answering, segmentation, human keypoint detection, and surface normal estimation. GRIT is carefully designed to enable the evaluation of robustness under image perturbations, image source distribution shift, and concept distribution shift. By providing a unified platform for thorough assessment of skills and concepts learned by a vision model, we hope GRIT catalyzes the development of performant and robust general purpose vision systems.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンモデルは、テスト分布がトレーニング分布によく似ている場合の予測に優れている。 このようなモデルは、複数のソースから学習し、新しいデータソースやタスクに一般化する生物学的ビジョンの能力にまだ一致していない。 より一般的な視覚システムの開発と評価を容易にするため,GRIT(General Robust Image Task)ベンチマークを導入する。 GRITは、様々な画像予測タスク、概念、データソースにわたるビジョンシステムの性能、堅牢性、キャリブレーションを評価する。 GRITの7つのタスクは、オブジェクトの分類、オブジェクトのローカライゼーション、表現接地参照、視覚的質問応答、セグメンテーション、人間のキーポイント検出、表面正規化など、様々な視覚的スキルをカバーするために選択される。 GRITは、画像摂動下でのロバスト性の評価、画像ソース分布シフト、概念分布シフトを可能にするために慎重に設計されている。 ビジョンモデルによって学習されたスキルや概念を徹底的に評価するための統一的なプラットフォームを提供することにより、GRITが高性能で堅牢な汎用的なビジョンシステムの開発を促進することを期待する。

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