論文の概要: Robustness of SAM: Segment Anything Under Corruptions and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07713v1
- Date: Tue, 13 Jun 2023 12:00:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 14:02:39.717520
- Title: Robustness of SAM: Segment Anything Under Corruptions and Beyond
- Title(参考訳): SAMのロバスト性: 破壊とそれ以上のセグメンテーション
- Authors: Yu Qiao, Chaoning Zhang, Taegoo Kang, Donghun Kim, Shehbaz Tariq,
Chenshuang Zhang, Choong Seon Hong
- Abstract要約: Segment Any Model (SAM) は任意のオブジェクトを切断できると主張している。
この研究は、SAMの汚職以降の堅牢性に関する総合的な実証的研究を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 38.95860061826326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Segment anything model (SAM), as the name suggests, is claimed to be capable
of cutting out any object. SAM is a vision foundation model which demonstrates
impressive zero-shot transfer performance with the guidance of a prompt.
However, there is currently a lack of comprehensive evaluation of its
robustness performance under various types of corruptions. Prior works show
that SAM is biased towards texture (style) rather than shape, motivated by
which we start by investigating SAM's robustness against style transfer, which
is synthetic corruption. With the effect of corruptions interpreted as a style
change, we further evaluate its robustness on 15 common corruptions with 5
severity levels for each real-world corruption. Beyond the corruptions, we
further evaluate the SAM robustness on local occlusion and adversarial
perturbations. Overall, this work provides a comprehensive empirical study on
the robustness of the SAM under corruptions and beyond.
- Abstract(参考訳): Segment Any Model (SAM) という名前が示すように、任意のオブジェクトを切断することができる。
SAMは、プロンプトの誘導により、印象的なゼロショット転送性能を示すビジョン基礎モデルである。
しかし, 各種の汚職下での強靭性評価には包括的評価が欠如している。
以前の研究では、SAMは形ではなくテクスチャ(スタイル)に偏っていることが示されており、その動機は、SAMのスタイル移動に対する頑健さを調査することにある。
スタイル変更と解釈された汚職の影響により,実世界の汚職ごとに5つの重度レベルを持つ15の共用汚職に対するロバスト性をさらに評価した。
汚職以外では, SAMの局所閉塞と対向摂動に対する堅牢性をさらに評価した。
全体として、この研究はSAMの腐敗以降の堅牢性に関する総合的な実証的研究を提供する。
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