論文の概要: Assessing the Uncertainty and Robustness of Object Detection Models for Detecting Stickers on Laptops

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03782v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 12:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-15 05:41:23.400541
• Title: Assessing the Uncertainty and Robustness of Object Detection Models for Detecting Stickers on Laptops
• Title（参考訳）: ラプト上のステッカー検出のための物体検出モデルの不確かさとロバスト性の評価
• Authors: Chengjie Lu, Jiahui Wu, Shaukat Ali, Mikkel Labori Olsen,
• Abstract要約: ラップトップの改装は、持続的な未来の構築を促進するため、電子廃棄物の削減に寄与しながら、寿命を延ばす。 これには、ラップトップの表面からステッカーを識別して取り除くことを含む、クリーニングを含むいくつかのステップが含まれている。 DTIは、オープンソースオブジェクト検出モデルに基づく6つのステッカー検出モデル(SDM)を訓練し、これらのステッカーを自動的に除去できるように、それらのステッカーを正確に識別した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.106954419605504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Refurbishing laptops extends their lives while contributing to reducing electronic waste, which promotes building a sustainable future. To this end, the Danish Technological Institute (DTI) focuses on the research and development of several applications, including laptop refurbishing. This has several steps, including cleaning, which involves identifying and removing stickers from laptop surfaces. DTI trained six sticker detection models (SDMs) based on open-source object detection models to identify such stickers precisely so these stickers can be removed automatically. However, given the diversity in types of stickers (e.g., shapes, colors, locations), identification of the stickers is highly uncertain, thereby requiring explicit quantification of uncertainty associated with the identified stickers. Such uncertainty quantification can help reduce risks in removing stickers, which, for example, could otherwise result in damaging laptop surfaces. For uncertainty quantification, we adopted the Monte Carlo Dropout method to evaluate the six SDMs from DTI using three datasets: the original image dataset from DTI and two datasets generated with vision language models, i.e., DALL-E-3 and Stable Diffusion-3. In addition, we presented novel robustness metrics concerning detection accuracy and uncertainty to assess the robustness of the SDMs based on adversarial datasets generated from the three datasets using a dense adversary method. Our evaluation results show that different SDMs perform differently regarding different metrics. Based on the results, we provide SDM selection guidelines and lessons learned from various perspectives.
• Abstract（参考訳）: ラップトップのリサイクルは、持続的な未来の構築を促進するため、電子廃棄物の削減に貢献しながら、寿命を延ばす。 この目的のために、デンマーク技術研究所(DTI)は、ラップトップの改修を含むいくつかのアプリケーションの研究と開発に重点を置いている。 これには、ラップトップの表面からステッカーを識別して取り除くことを含む、クリーニングを含むいくつかのステップが含まれている。 DTIは、オープンソースオブジェクト検出モデルに基づく6つのステッカー検出モデル(SDM)を訓練し、これらのステッカーを自動的に除去できるように、それらのステッカーを正確に識別した。 しかし、ステッカーの種類(例えば、形状、色、位置)の多様性を考えると、ステッカーの識別は極めて不確実であり、それによって特定されたステッカーに関連する不確実性を明確に定量化する必要がある。 このような不確実性の定量化は、ステッカーを除去するリスクを減らすのに役立つ。 不確実性定量化のために,我々はモンテカルロ・ドロップアウト法を用いて,DTIのオリジナル画像データセットと,DALL-E-3とStable Diffusion-3という視覚言語モデルで生成された2つのデータセットの3つのデータセットを用いて,DTIの6つのSDMを評価する。 さらに,検出精度と不確実性に関する新たなロバストネス指標を提示し,高密度逆解析法を用いて3つのデータセットから生成された逆データセットに基づいてSDMのロバストネスを評価する。 評価結果から,SDMは異なる指標に対して異なる性能を示すことが示された。 その結果から,SDM選択ガイドラインと様々な視点から学んだ教訓が得られた。

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