論文の概要: Ambiguous Images With Human Judgments for Robust Visual Event Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03102v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 17:52:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 15:34:00.579266
• Title: Ambiguous Images With Human Judgments for Robust Visual Event Classification
• Title（参考訳）: ロバストな視覚イベント分類のための人間の判断による曖昧な画像
• Authors: Kate Sanders, Reno Kriz, Anqi Liu, Benjamin Van Durme
• Abstract要約: 我々はあいまいな画像のデータセットを作成し、それらをビデオから抽出したノイズの多い画像の集合であるSQUID-E(Squidy)を作成する。 すべての画像は、地上の真理値でアノテートされ、テストセットは、人間の不確実性判定でアノテートされる。 このデータセットを用いて、視覚タスクにおける人間の不確実性を特徴づけ、既存の視覚事象分類モデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.62731821199598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contemporary vision benchmarks predominantly consider tasks on which humans can achieve near-perfect performance. However, humans are frequently presented with visual data that they cannot classify with 100% certainty, and models trained on standard vision benchmarks achieve low performance when evaluated on this data. To address this issue, we introduce a procedure for creating datasets of ambiguous images and use it to produce SQUID-E ("Squidy"), a collection of noisy images extracted from videos. All images are annotated with ground truth values and a test set is annotated with human uncertainty judgments. We use this dataset to characterize human uncertainty in vision tasks and evaluate existing visual event classification models. Experimental results suggest that existing vision models are not sufficiently equipped to provide meaningful outputs for ambiguous images and that datasets of this nature can be used to assess and improve such models through model training and direct evaluation of model calibration. These findings motivate large-scale ambiguous dataset creation and further research focusing on noisy visual data.
• Abstract（参考訳）: 現代のビジョンベンチマークは、人間がほぼ完璧なパフォーマンスを達成できるタスクを主に検討している。 しかし、人間は100%確実性で分類できない視覚データをしばしば提示され、標準視覚ベンチマークで訓練されたモデルは、このデータで評価すると低いパフォーマンスを達成する。 この問題に対処するために,ビデオから抽出したノイズの多い画像の集合であるSQUID-E(Squidy)を作成するために,あいまいな画像のデータセットを作成する手順を導入する。 すべての画像は基底真理値でアノテートされ、テストセットは人間の不確実性判断でアノテートされる。 このデータセットを用いて、視覚タスクにおける人間の不確実性を特徴付け、既存の視覚イベント分類モデルを評価する。 実験の結果、既存の視覚モデルは曖昧な画像に対して有意義な出力を提供するのに十分な機能を持たず、モデルトレーニングとモデルキャリブレーションの直接評価を通じて、この性質のデータセットを用いてモデルの評価と改善が可能であることが示唆された。 これらの発見は、大規模な曖昧なデータセットの作成と、ノイズの多い視覚データに焦点を当てたさらなる研究の動機となっている。

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