論文の概要: Sensitivity-Informed Augmentation for Robust Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01425v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 08:20:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:30:12.288865
• Title: Sensitivity-Informed Augmentation for Robust Segmentation
• Title（参考訳）: ロバストセグメンテーションのための感度インフォームメント
• Authors: Laura Zheng, Wenjie Wei, Tony Wu, Jacob Clements, Shreelekha Revankar, Andre Harrison, Yu Shen, Ming C. Lin,
• Abstract要約: カメラ品質の変動やレンズ歪みなどの内部ノイズはセグメンテーションモデルの性能に影響を与える可能性がある。 我々は,学習ベースセグメンテーションモデルの堅牢性を高めるために,効率的で適応性があり,勾配のない手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.609070498399863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Segmentation is an integral module in many visual computing applications such as virtual try-on, medical imaging, autonomous driving, and agricultural automation. These applications often involve either widespread consumer use or highly variable environments, both of which can degrade the quality of visual sensor data, whether from a common mobile phone or an expensive satellite imaging camera. In addition to external noises like user difference or weather conditions, internal noises such as variations in camera quality or lens distortion can affect the performance of segmentation models during both development and deployment. In this work, we present an efficient, adaptable, and gradient-free method to enhance the robustness of learning-based segmentation models across training. First, we introduce a novel adaptive sensitivity analysis (ASA) using Kernel Inception Distance (KID) on basis perturbations to benchmark perturbation sensitivity of pre-trained segmentation models. Then, we model the sensitivity curve using the adaptive SA and sample perturbation hyperparameter values accordingly. Finally, we conduct adversarial training with the selected perturbation values and dynamically re-evaluate robustness during online training. Our method, implemented end-to-end with minimal fine-tuning required, consistently outperforms state-of-the-art data augmentation techniques for segmentation. It shows significant improvement in both clean data evaluation and real-world adverse scenario evaluation across various segmentation datasets used in visual computing and computer graphics applications.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションは、仮想トライオン、医療画像、自律運転、農業自動化など、多くのビジュアルコンピューティングアプリケーションにおいて不可欠なモジュールである。 これらのアプリケーションは、一般的な携帯電話や高価な衛星画像カメラからでも、視覚センサーのデータの品質を劣化させることのできる、広範な消費者利用または高度に変動した環境を含むことが多い。 ユーザ差や天候条件などの外部ノイズに加えて、カメラ品質の変動やレンズ歪みなどの内部ノイズは、開発と展開の両方においてセグメンテーションモデルの性能に影響を与える可能性がある。 本研究では,学習ベースセグメンテーションモデルの堅牢性を高めるための,効率的で適応性が高く,勾配のない手法を提案する。 まず,Kernel Inception Distance (KID) を用いた新しい適応感度解析手法を提案する。 次に、適応SAとサンプル摂動ハイパーパラメータ値を用いて感度曲線をモデル化する。 最後に、選択した摂動値を用いて対人訓練を行い、オンライントレーニング中のロバスト性を動的に再評価する。 我々の手法は最小限の微調整でエンドツーエンドに実装され、セグメンテーションのための最先端データ拡張技術より一貫して優れている。 これは、ビジュアルコンピューティングやコンピュータグラフィックスアプリケーションで使用される様々なセグメンテーションデータセットに対して、クリーンなデータ評価と現実の悪質なシナリオ評価の両方において、大幅な改善を示す。

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