論文の概要: Benchmarking Object Detectors under Real-World Distribution Shifts in Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19202v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 23:04:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:55:42.267000
- Title: Benchmarking Object Detectors under Real-World Distribution Shifts in Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 衛星画像における実世界分布シフトによるオブジェクト検出のベンチマーク
- Authors: Sara Al-Emadi, Yin Yang, Ferda Ofli,
- Abstract要約: ドメイン一般化(DG)は、トレーニング中にターゲットディストリビューションにアクセスすることなく、モデルがOf-Distribution(OOD)データに一般化できるようにすることによってギャップを埋めようとしている。
実世界の分布シフト下での最先端物体検出器の汎用性とロバスト性について検討する。
本稿では,3つの新しいDGベンチマークデータセットのスイートであるReal-World Distribution Shifts (RWDS)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.723791642707738
- License:
- Abstract: Object detectors have achieved remarkable performance in many applications; however, these deep learning models are typically designed under the i.i.d. assumption, meaning they are trained and evaluated on data sampled from the same (source) distribution. In real-world deployment, however, target distributions often differ from source data, leading to substantial performance degradation. Domain Generalisation (DG) seeks to bridge this gap by enabling models to generalise to Out-Of-Distribution (OOD) data without access to target distributions during training, enhancing robustness to unseen conditions. In this work, we examine the generalisability and robustness of state-of-the-art object detectors under real-world distribution shifts, focusing particularly on spatial domain shifts. Despite the need, a standardised benchmark dataset specifically designed for assessing object detection under realistic DG scenarios is currently lacking. To address this, we introduce Real-World Distribution Shifts (RWDS), a suite of three novel DG benchmarking datasets that focus on humanitarian and climate change applications. These datasets enable the investigation of domain shifts across (i) climate zones and (ii) various disasters and geographic regions. To our knowledge, these are the first DG benchmarking datasets tailored for object detection in real-world, high-impact contexts. We aim for these datasets to serve as valuable resources for evaluating the robustness and generalisation of future object detection models. Our datasets and code are available at https://github.com/RWGAI/RWDS.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト検出器は多くのアプリケーションで顕著な性能を達成しているが、これらのディープラーニングモデルは一般にi.d.仮定に基づいて設計されており、同じ(ソース)分布からサンプリングされたデータに基づいて訓練され評価される。
しかし、現実のデプロイメントでは、ターゲットのディストリビューションはソースデータとしばしば異なり、パフォーマンスが大幅に低下する。
ドメイン・ジェネリゼーション(DG)はこのギャップを埋めるために、トレーニング中にターゲットのディストリビューションにアクセスせずにモデルがOf-Distribution(OOD)データに一般化できるようにし、目に見えない条件に堅牢性を高める。
本研究では, 空間領域シフトに着目し, 実空間分布シフト下での最先端物体検出器の汎用性とロバスト性について検討する。
必要にもかかわらず、現実的なDGシナリオ下でオブジェクト検出を評価するために特別に設計された標準化されたベンチマークデータセットは、現在不足している。
これを解決するために、人道的および気候変動の応用に焦点を当てた3つの新しいDGベンチマークデータセットのスイートであるReal-World Distribution Shifts (RWDS)を紹介します。
これらのデータセットはドメインシフトの調査を可能にする
(i)気候帯及び気候帯
(二)災害地域及び地域
我々の知る限り、これらのデータセットは現実世界の高インパクトコンテキストにおけるオブジェクト検出に適した最初のDGベンチマークデータセットである。
これらのデータセットは、将来のオブジェクト検出モデルの堅牢性と一般化を評価するための貴重なリソースとなることを目指している。
データセットとコードはhttps://github.com/RWGAI/RWDS.comで公開されています。
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