論文の概要: Towards Robust and Fair Vision Learning in Open-World Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09439v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 16:50:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:19.569043
• Title: Towards Robust and Fair Vision Learning in Open-World Environments
• Title（参考訳）: オープンワールド環境におけるロバスト・フェアビジョン学習に向けて
• Authors: Thanh-Dat Truong,
• Abstract要約: この論文は、視覚学習における公平性と堅牢性に対する4つの重要な貢献を示している。 まず、大規模データ要求の問題に対処するために、この論文は、新しいフェアネス・ドメイン適応アプローチを提示している。 第二に、視覚学習のオープンワールドモデリングを可能にするために、この論文は、新しいオープンワールドフェアネス連続学習フレームワークを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.520041242906903
• License:
• Abstract: The dissertation presents four key contributions toward fairness and robustness in vision learning. First, to address the problem of large-scale data requirements, the dissertation presents a novel Fairness Domain Adaptation approach derived from two major novel research findings of Bijective Maximum Likelihood and Fairness Adaptation Learning. Second, to enable the capability of open-world modeling of vision learning, this dissertation presents a novel Open-world Fairness Continual Learning Framework. The success of this research direction is the result of two research lines, i.e., Fairness Continual Learning and Open-world Continual Learning. Third, since visual data are often captured from multiple camera views, robust vision learning methods should be capable of modeling invariant features across views. To achieve this desired goal, the research in this thesis will present a novel Geometry-based Cross-view Adaptation framework to learn robust feature representations across views. Finally, with the recent increase in large-scale videos and multimodal data, understanding the feature representations and improving the robustness of large-scale visual foundation models is critical. Therefore, this thesis will present novel Transformer-based approaches to improve the robust feature representations against multimodal and temporal data. Then, a novel Domain Generalization Approach will be presented to improve the robustness of visual foundation models. The research's theoretical analysis and experimental results have shown the effectiveness of the proposed approaches, demonstrating their superior performance compared to prior studies. The contributions in this dissertation have advanced the fairness and robustness of machine vision learning.
• Abstract（参考訳）: この論文は、視覚学習における公平性と堅牢性に対する4つの重要な貢献を示している。 まず,大規模データ要求の問題に対処するため,本論文では,主観的最大主観的学習と公正適応学習の2つの新たな研究成果から,新たなフェアネスドメイン適応手法を提案する。 第二に、視覚学習のオープンワールドモデリングを可能にするために、この論文は、新しいオープンワールドフェアネス連続学習フレームワークを提示する。 この研究の方向性の成功は、Fairness Continual LearningとOpen World Continual Learningの2つの研究ラインの結果である。 第三に、視覚データは複数のカメラビューから取得されることが多いので、堅牢な視覚学習手法は、ビュー間で不変の機能をモデル化できるべきである。 この目的を達成するために、この論文では、ビュー間の堅牢な特徴表現を学習するための新しい幾何学に基づくクロスビュー適応フレームワークを提示する。 最後に、近年の大規模ビデオやマルチモーダルデータの増加に伴い、特徴表現の理解と大規模視覚基盤モデルの堅牢性向上が重要となる。 そこで本論文では,マルチモーダルデータと時間データに対するロバストな特徴表現を改善するために,トランスフォーマーに基づく新しいアプローチを提案する。 次に、視覚基盤モデルの堅牢性を改善するために、新しい領域一般化アプローチを示す。 本研究の理論的解析と実験結果から,提案手法の有効性が示され,先行研究よりも優れた性能を示した。 この論文への貢献により、機械学習の公正性と堅牢性は向上した。

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