論文の概要: Adaptive Testing of Computer Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02774v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 18:25:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 01:07:45.764219
• Title: Adaptive Testing of Computer Vision Models
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンモデルの適応的テスト
• Authors: Irena Gao and Gabriel Ilharco and Scott Lundberg and Marco Tulio Ribeiro
• Abstract要約: AdaVisionは、ユーザがコヒーレントな障害モードを特定し、修正するのに役立つビジョンモデルをテストするインタラクティブなプロセスである。 我々は,AdaVisionのユーザスタディにおいて,最先端の分類,オブジェクト検出,画像キャプションモデルに重大なバグが見つかった場合の有用性と汎用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.213542525825144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision models often fail systematically on groups of data that share common semantic characteristics (e.g., rare objects or unusual scenes), but identifying these failure modes is a challenge. We introduce AdaVision, an interactive process for testing vision models which helps users identify and fix coherent failure modes. Given a natural language description of a coherent group, AdaVision retrieves relevant images from LAION-5B with CLIP. The user then labels a small amount of data for model correctness, which is used in successive retrieval rounds to hill-climb towards high-error regions, refining the group definition. Once a group is saturated, AdaVision uses GPT-3 to suggest new group descriptions for the user to explore. We demonstrate the usefulness and generality of AdaVision in user studies, where users find major bugs in state-of-the-art classification, object detection, and image captioning models. These user-discovered groups have failure rates 2-3x higher than those surfaced by automatic error clustering methods. Finally, finetuning on examples found with AdaVision fixes the discovered bugs when evaluated on unseen examples, without degrading in-distribution accuracy, and while also improving performance on out-of-distribution datasets.
• Abstract（参考訳）: ビジョンモデルは共通の意味的特徴(まれなオブジェクトや珍しいシーンなど)を共有するデータ群で体系的に失敗することが多いが、これらの障害モードを特定することは難しい。 AdaVisionは、ユーザがコヒーレントな障害モードを特定し、修正するのに役立つビジョンモデルをテストするインタラクティブなプロセスである。 コヒーレントグループの自然言語記述を与えられたAdaVisionは、LAION-5BからCLIPで関連画像を取得する。 ユーザは少量のデータにモデル正しさをラベル付けし、連続した検索ラウンドからハイエラー領域へのヒルクライムに使用され、グループ定義を洗練する。 グループが飽和すると、AdaVisionはGPT-3を使用して、ユーザが探索する新しいグループ記述を提案する。 我々は,AdaVisionのユーザスタディにおいて,最先端の分類,オブジェクト検出,画像キャプションモデルに重大なバグが見つかった場合の有用性と汎用性を実証する。 これらのユーザ検出群は、自動エラークラスタリング法で表されるものよりも2～3倍高い障害率を持つ。 最後に、AdaVisionで見つかった例の微調整は、発見されていない例で評価されたバグを、配信中の精度を低下させることなく修正すると同時に、配信外のデータセットのパフォーマンスも改善する。

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