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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01425v4
• Date: Sun, 16 Jun 2024 11:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:08:51.115042
• 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。

関連論文リスト

• Adaptive Domain Learning for Cross-domain Image Denoising [57.4030317607274]
  本稿では,クロスドメイン画像認識のための適応型ドメイン学習手法を提案する。 私たちは、異なるセンサー(ソースドメイン)からの既存のデータに加えて、新しいセンサー(ターゲットドメイン)からの少量のデータを使用します。 ADLトレーニングスキームは、ターゲットドメインのモデルを微調整するのに有害なソースドメイン内のデータを自動的に削除する。 また,センサ固有の情報(センサタイプとISO)を取り入れ,画像認識のための入力データを理解するための変調モジュールも導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T08:08:26Z)
• BEVal: A Cross-dataset Evaluation Study of BEV Segmentation Models for Autonomous Driving [3.4113606473878386]
  我々は最先端のBEVセグメンテーションモデルの包括的クロスデータセット評価を行う。 本稿では,カメラやLiDARなどの各種センサがモデルの一般化能力に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T07:49:31Z)
• DeltaNN: Assessing the Impact of Computational Environment Parameters on the Performance of Image Recognition Models [2.379078565066793]
  リアルタイム画像認識タスクの失敗は、ハードウェアアクセラレーターのサブ最適マッピングによって起こりうる。 差分テストフレームワーク DeltaNN を用いて,異なる計算環境パラメータが画像認識モデルの性能に与える影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T23:07:01Z)
• A quality assurance framework for real-time monitoring of deep learning segmentation models in radiotherapy [3.5752677591512487]
  この研究は、品質保証フレームワークを確立するために、心臓のサブ構造セグメンテーションを例として用いている。 心電図(CT)画像と241例の心電図を用いたベンチマークデータセットを収集した。 訓練されたDenoising Autoencoder(DAE)と2つの手動特徴を利用して画像領域シフト検出器を開発した。 Dice similarity coefficient (DSC) を用いて患者ごとのセグメンテーション精度を予測するための回帰モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T14:51:05Z)
• A Comprehensive Study of Image Classification Model Sensitivity to Foregrounds, Backgrounds, and Visual Attributes [58.633364000258645]
  このデータセットをRIVAL10と呼びます。 本研究では,前景,背景,属性の騒音劣化に対する幅広いモデルの感度を評価する。 本稿では,多種多様な最先端アーキテクチャ (ResNets, Transformers) とトレーニング手順 (CLIP, SimCLR, DeiT, Adversarial Training) について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T06:31:28Z)
• DAPPER: Label-Free Performance Estimation after Personalization for Heterogeneous Mobile Sensing [95.18236298557721]
  DAPPER(Domain AdaPtation Performance EstimatoR)を提案する。 実世界の6つのベースラインと比較した4つのセンシングデータセットによる評価の結果,DAPPERの精度は39.8%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T08:49:33Z)
• An automatic differentiation system for the age of differential privacy [65.35244647521989]
  Tritiumは、微分プライベート(DP)機械学習(ML)のための自動微分ベース感度分析フレームワークである 我々は、微分プライベート(DP)機械学習(ML)のための自動微分に基づく感度分析フレームワークTritiumを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T08:07:42Z)
• Comparison of end-to-end neural network architectures and data augmentation methods for automatic infant motility assessment using wearable sensors [7.003610369186623]
  本研究では,ウェアラブルセンサから幼児の運動データを処理するためのエンド・ツー・エンドのニューラルネットワークアーキテクチャについて検討した。 実験は7カ月児のマルチセンサー運動記録データを用いて行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T14:02:05Z)
• Cycle and Semantic Consistent Adversarial Domain Adaptation for Reducing Simulation-to-Real Domain Shift in LiDAR Bird's Eye View [110.83289076967895]
  ドメイン適応プロセス中に関心のある小さなオブジェクトの情報を保存するために,事前の意味分類を用いたサイクガンに基づくbevドメイン適応法を提案する。 生成したBEVの品質は,KITTI 3D Object Detection Benchmarkの最先端3Dオブジェクト検出フレームワークを用いて評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T12:47:37Z)
• Firearm Detection via Convolutional Neural Networks: Comparing a Semantic Segmentation Model Against End-to-End Solutions [68.8204255655161]
  武器の脅威検出とライブビデオからの攻撃的な行動は、潜在的に致命的な事故の迅速検出と予防に使用できる。 これを実現する一つの方法は、人工知能と、特に画像分析のための機械学習を使用することです。 従来のモノリシックなエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルと、セマンティクスセグメンテーションによって火花を検知する単純なニューラルネットワークのアンサンブルに基づく前述したモデルを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T15:19:29Z)
• Domain-invariant Similarity Activation Map Contrastive Learning for Retrieval-based Long-term Visual Localization [30.203072945001136]
  本研究では,多領域画像変換による領域不変特徴抽出のために,確率論的に一般アーキテクチャを定式化する。 そして、より精密な局所化のために、新しい勾配重み付き類似性活性化写像損失(Grad-SAM)を組み込んだ。 CMUSeasonsデータセットにおける提案手法の有効性を検証するために大規模な実験が行われた。 我々の性能は、最先端のイメージベースのローカライゼーションベースラインを中あるいは高精度で上回るか、あるいは上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T14:43:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。