論文の概要: Uncertainty Aware Human-machine Collaboration in Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08373v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 13:05:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 18:10:00.990352
• Title: Uncertainty Aware Human-machine Collaboration in Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出における不確実性を考慮した人間機械の協調
• Authors: Ziyue Yang, Kehan Wang, Yuhang Ming, Yong Peng, Han Yang, Qiong Chen, Wanzeng Kong,
• Abstract要約: 信頼できるCODシステムの開発に向けた重要なステップは、不確実性の推定と有効利用である。 本研究では,カモフラージュされた物体の存在を分類するための人間と機械の協調フレームワークを提案する。 提案手法は,CVモデル予測の不確実性を推定するための多視点バックボーンを導入し,この不確実性を利用して効率を向上し,信頼性の低いケースを人体評価に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.2304109417748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged Object Detection (COD), the task of identifying objects concealed within their environments, has seen rapid growth due to its wide range of practical applications. A key step toward developing trustworthy COD systems is the estimation and effective utilization of uncertainty. In this work, we propose a human-machine collaboration framework for classifying the presence of camouflaged objects, leveraging the complementary strengths of computer vision (CV) models and noninvasive brain-computer interfaces (BCIs). Our approach introduces a multiview backbone to estimate uncertainty in CV model predictions, utilizes this uncertainty during training to improve efficiency, and defers low-confidence cases to human evaluation via RSVP-based BCIs during testing for more reliable decision-making. We evaluated the framework in the CAMO dataset, achieving state-of-the-art results with an average improvement of 4.56\% in balanced accuracy (BA) and 3.66\% in the F1 score compared to existing methods. For the best-performing participants, the improvements reached 7.6\% in BA and 6.66\% in the F1 score. Analysis of the training process revealed a strong correlation between our confidence measures and precision, while an ablation study confirmed the effectiveness of the proposed training policy and the human-machine collaboration strategy. In general, this work reduces human cognitive load, improves system reliability, and provides a strong foundation for advancements in real-world COD applications and human-computer interaction. Our code and data are available at: https://github.com/ziyuey/Uncertainty-aware-human-machine-collaboration-in-camouflaged-object-identi fication.
• Abstract（参考訳）: カモフラーゲ型物体検出(COD: Camouflaged Object Detection)は、環境内に隠された物体を識別するタスクであり、その幅広い応用により急速に成長している。 信頼できるCODシステムの開発に向けた重要なステップは、不確実性の推定と有効利用である。 本研究では,コンピュータビジョン(CV)モデルと非侵襲的脳-コンピュータインタフェース(BCI)の相補的長所を活かし,カモフラージュされた物体の存在を分類するための人間-機械協調フレームワークを提案する。 提案手法は,CVモデル予測の不確かさを推定するための多視点バックボーンを導入し,この不確実性を利用して効率を向上し,信頼性の高い意思決定のためのテストにおいて,RSVPベースのBCIを用いて人的評価を行う。 従来の手法と比較して, 平衡精度(BA)が4.56\%, F1スコアが3.66\%向上した。 成績の良い参加者は、BAで7.6\%、F1で6.66\%に達した。 トレーニングプロセスの分析では,信頼度と精度の相関が強く,アブレーション調査では,提案したトレーニング方針と人間と機械の協調戦略の有効性が確認された。 一般に、この研究は人間の認知負荷を減らし、システムの信頼性を改善し、現実世界のCODアプリケーションと人間とコンピュータの相互作用の進歩のための強力な基盤を提供する。 私たちのコードとデータは、https://github.com/ziyuey/Uncertainty-aware- Human-machine-collaboration-in-camouflaged-object-identificationで利用可能です。

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