論文の概要: A Study on Domain Generalization for Failure Detection through Human Reactions in HRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06315v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 21:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 20:49:08.346213
• Title: A Study on Domain Generalization for Failure Detection through Human Reactions in HRI
• Title（参考訳）: HRIにおけるヒューマン反応による故障検出のためのドメイン一般化に関する研究
• Authors: Maria Teresa Parreira, Sukruth Gowdru Lingaraju, Adolfo Ramirez-Aristizabal, Manaswi Saha, Michael Kuniavsky, Wendy Ju
• Abstract要約: マシンラーニングモデルは一般的に、分散(データセット)でテストされる。 これにより、ドメインの一般化 - 異なる設定でパフォーマンスを維持する - が重要な問題となる。 本稿では,人間の表情を訓練した故障検出モデルにおける領域一般化の簡潔な解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.664159325276515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models are commonly tested in-distribution (same dataset); performance almost always drops in out-of-distribution settings. For HRI research, the goal is often to develop generalized models. This makes domain generalization - retaining performance in different settings - a critical issue. In this study, we present a concise analysis of domain generalization in failure detection models trained on human facial expressions. Using two distinct datasets of humans reacting to videos where error occurs, one from a controlled lab setting and another collected online, we trained deep learning models on each dataset. When testing these models on the alternate dataset, we observed a significant performance drop. We reflect on the causes for the observed model behavior and leave recommendations. This work emphasizes the need for HRI research focusing on improving model robustness and real-life applicability.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングモデルは通常、分散内でテストされる(同じデータセット)。 HRI研究の目標は、しばしば一般化されたモデルを開発することである。 これによりドメインの一般化 - 異なる設定でパフォーマンスを維持する - が重要な問題になります。 本研究では,人間の表情を訓練した故障検出モデルにおける領域一般化の簡潔な解析を行う。 エラーが発生したビデオに反応する2つの異なる人間のデータセットを使用して、制御されたラボ設定とオンラインで収集された別のデータセットを使用して、各データセットのディープラーニングモデルをトレーニングした。 これらのモデルを代替データセットでテストすると、大きなパフォーマンス低下が見られた。 我々は、観察されたモデル行動の原因を反映し、レコメンデーションを残す。 この研究は、モデル堅牢性と実生活適用性の改善に焦点を当てたHRI研究の必要性を強調している。

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