論文の概要: Predicting the Reliability of an Image Classifier under Image Distortion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16881v2
• Date: Tue, 22 Jul 2025 00:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 15:16:10.3519
• Title: Predicting the Reliability of an Image Classifier under Image Distortion
• Title（参考訳）: 画像歪み下における画像分類器の信頼性予測
• Authors: Dang Nguyen, Sunil Gupta, Kien Do, Svetha Venkatesh,
• Abstract要約: 画像分類タスクでは、深層学習モデルは画像歪みに弱い。 品質管理のためには、画像分類器が歪みレベルで信頼できない/信頼できないかを予測することが重要である。 我々の解決策は、歪みレベルと「信頼できない」「信頼できない」ラベルからなるトレーニングセットを構築し、歪みレベルを分類するために機械学習予測モデル(歪み分類器と呼ばれる)を訓練することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.866196348385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In image classification tasks, deep learning models are vulnerable to image distortions i.e. their accuracy significantly drops if the input images are distorted. An image-classifier is considered "reliable" if its accuracy on distorted images is above a user-specified threshold. For a quality control purpose, it is important to predict if the image-classifier is unreliable/reliable under a distortion level. In other words, we want to predict whether a distortion level makes the image-classifier "non-reliable" or "reliable". Our solution is to construct a training set consisting of distortion levels along with their "non-reliable" or "reliable" labels, and train a machine learning predictive model (called distortion-classifier) to classify unseen distortion levels. However, learning an effective distortion-classifier is a challenging problem as the training set is highly imbalanced. To address this problem, we propose a Gaussian process based method to rebalance the training set. We conduct extensive experiments to show that our method significantly outperforms several baselines on six popular image datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像分類タスクでは、深層学習モデルは画像歪みに弱いため、入力画像が歪んだ場合、その精度は著しく低下する。 歪んだ画像の精度がユーザ指定閾値を超える場合、画像分類器は「信頼性」とみなす。 品質管理のためには、画像分類器が歪みレベルで信頼できない/信頼できないかを予測することが重要である。 言い換えれば、歪みレベルが画像分類器を「信頼できない」か「信頼できる」かを予測したい。 我々の解決策は、歪みレベルと「信頼できない」「信頼できない」ラベルからなるトレーニングセットを構築し、歪みレベルを分類するために機械学習予測モデル(歪み分類器と呼ばれる)を訓練することである。 しかし, 効果的な歪み分類器の学習は, トレーニングセットが高度に不均衡であるため, 難しい問題である。 この問題に対処するため,ガウス過程に基づくトレーニングセットの再バランス手法を提案する。 提案手法は,6つの一般的な画像データセットに対して,いくつかのベースラインを著しく上回ることを示すため,広範囲な実験を行った。

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