論文の概要: Exploring the Robustness of Human Parsers Towards Common Corruptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00938v2
• Date: Thu, 7 Sep 2023 02:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 15:58:28.098200
• Title: Exploring the Robustness of Human Parsers Towards Common Corruptions
• Title（参考訳）: 共通汚職に対するヒューマンパーサーのロバスト性の検討
• Authors: Sanyi Zhang, Xiaochun Cao, Rui Wang, Guo-Jun Qi, Jie Zhou
• Abstract要約: 我々は,LIP-C,ATR-C,Pascal-Person-Part-Cという3つの汚職堅牢性ベンチマークを構築し,人間の解析モデルのリスク許容度を評価する。 データ強化戦略に触発されて、一般に破損した条件下で頑健性を高めるための新しい異種強化機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.89886010550836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human parsing aims to segment each pixel of the human image with fine-grained semantic categories. However, current human parsers trained with clean data are easily confused by numerous image corruptions such as blur and noise. To improve the robustness of human parsers, in this paper, we construct three corruption robustness benchmarks, termed LIP-C, ATR-C, and Pascal-Person-Part-C, to assist us in evaluating the risk tolerance of human parsing models. Inspired by the data augmentation strategy, we propose a novel heterogeneous augmentation-enhanced mechanism to bolster robustness under commonly corrupted conditions. Specifically, two types of data augmentations from different views, i.e., image-aware augmentation and model-aware image-to-image transformation, are integrated in a sequential manner for adapting to unforeseen image corruptions. The image-aware augmentation can enrich the high diversity of training images with the help of common image operations. The model-aware augmentation strategy that improves the diversity of input data by considering the model's randomness. The proposed method is model-agnostic, and it can plug and play into arbitrary state-of-the-art human parsing frameworks. The experimental results show that the proposed method demonstrates good universality which can improve the robustness of the human parsing models and even the semantic segmentation models when facing various image common corruptions. Meanwhile, it can still obtain approximate performance on clean data.
• Abstract（参考訳）: human parseは、人間の画像の各ピクセルを、きめ細かなセマンティックカテゴリで分割することを目的としている。 しかし、クリーンなデータで訓練された現在の人間のパーサーは、ぼやけやノイズといった多くの画像の破損によって容易に混乱する。 本稿では,人間のパーサーのロバスト性を改善するために,llip-c,atr-c,pascal-person-part-cと呼ばれる3つの腐敗ロバスト性ベンチマークを構築し,人間の解析モデルのリスク許容性を評価する。 本研究では,データ拡張戦略に触発されて,不均質な拡張強化機構を提案する。 具体的には、異なるビューからの2種類のデータ拡張、すなわち、画像認識拡張とモデル認識画像から画像への変換を連続的に統合して、予期せぬ画像破損に対応させる。 画像認識拡張は、一般的な画像操作の助けを借りて、トレーニング画像の多様性を高めることができる。 モデルのランダム性を考慮して入力データの多様性を向上させるモデル認識強化戦略。 提案されたメソッドはモデルに依存しず、任意の最先端のヒューマンパースフレームワークにプラグアンドプレイすることができる。 実験の結果,提案手法は画像共通汚損に直面した場合に,人間のパースモデルや意味的セグメンテーションモデルの堅牢性を向上できる優れた普遍性を示すことが示された。 一方で、クリーンデータに対する近似的なパフォーマンスも得ることができる。

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