論文の概要: Multiple Distribution Shift -- Aerial (MDS-A): A Dataset for Test-Time Error Detection and Model Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13289v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 21:17:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.783977
• Title: Multiple Distribution Shift -- Aerial (MDS-A): A Dataset for Test-Time Error Detection and Model Adaptation
• Title（参考訳）: Multiple Distribution Shift -- Aerial (MDS-A): テスト時間エラー検出とモデル適応のためのデータセット
• Abstract要約: Multiple Distribution Shift -- Aerial (MDS-A)は、同じ航空領域の関連するデータセットの集合体である。 ベースライン機械学習モデルの性能評価を行うMDS-Aの特性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.83324226483804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models assume that training and test samples are drawn from the same distribution. As such, significant differences between training and test distributions often lead to degradations in performance. We introduce Multiple Distribution Shift -- Aerial (MDS-A) -- a collection of inter-related datasets of the same aerial domain that are perturbed in different ways to better characterize the effects of out-of-distribution performance. Specifically, MDS-A is a set of simulated aerial datasets collected under different weather conditions. We include six datasets under different simulated weather conditions along with six baseline object-detection models, as well as several test datasets that are a mix of weather conditions that we show have significant differences from the training data. In this paper, we present characterizations of MDS-A, provide performance results for the baseline machine learning models (on both their specific training datasets and the test data), as well as results of the baselines after employing recent knowledge-engineering error-detection techniques (EDR) thought to improve out-of-distribution performance. The dataset is available at https://lab-v2.github.io/mdsa-dataset-website.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、トレーニングとテストサンプルが同じ分布から引き出されると仮定する。 そのため、トレーニングとテスト分布の重大な違いは、しばしばパフォーマンスの低下につながる。 Aerial (MDS-A) - 同じ航空ドメインの関連データセットのコレクションで、アウト・オブ・ディストリビューションパフォーマンスの効果をより正確に評価するために、さまざまな方法で摂動する。 具体的には、MDS-Aは異なる気象条件下で収集されたシミュレーションされた空中データセットの集合である。 異なる気象条件下での6つのデータセットと6つのベースラインオブジェクト検出モデル、およびトレーニングデータと有意な違いを示す気象条件の混合であるいくつかのテストデータセットを含む。 本稿では,MDS-Aの特性評価を行い,ベースライン機械学習モデル(トレーニングデータセットとテストデータの両方)の性能評価結果と,近年の知識工学的誤り検出技術(EDR)を用いたアウト・オブ・ディストリビューション性能の向上を目的としたベースラインの結果について述べる。 データセットはhttps://lab-v2.github.io/mdsa-dataset-website.orgで公開されている。

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