論文の概要: TaskGuard: Task-Conditioned Restoration Utility for Risk-Aware Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08011v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 21:45:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 19:49:06.23898
- Title: TaskGuard: Task-Conditioned Restoration Utility for Risk-Aware Object Detection
- Title（参考訳）: TaskGuard: リスク認識オブジェクト検出のためのタスク記述型復元ユーティリティ
- Abstract要約: TaskGuardは、凍結した復元および検出パイプラインのためのポストホックコントローラである。
検出感度との相互作用を通じて実現された復元残基を特徴付ける。
損失負の介入を54.2%減らし、実際の画像当たり検出劣化を37.0%減らした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image restoration is commonly applied before object detection under adverse conditions, yet a visually improved image need not improve the downstream task. We study this mismatch as restoration utility prediction: given a degraded image and its candidate restoration, should the restoration be used or should the original observation be preserved? We introduce TaskGuard, a post-hoc controller for frozen restoration and detection pipelines. TaskGuard characterizes the realized restoration residual through its interaction with detector sensitivity and predicts whether the intervention is task-beneficial. Exact regional counterfactuals reveal substantial within-image utility heterogeneity, while a deployable pseudo-gradient preserves statistically reliable directional information. Feature-group ablation further shows that task-conditioned evidence contributes information beyond detector-response and residual statistics. The TaskGuard utility predictor is trained only on Gaussian degradation and frozen before final evaluation, then transferred to unseen motion blur, rain, and defocus. Across these unseen families, TaskGuard reduces lossnegative interventions by 54.2% (family macro) and practical per-image detection deteriorations by 37.0% (pooled), while preserving 98.8% of the Always-Restore COCO AP. On natural-rain DAWN, it reduces loss-negative interventions by 97.9% while retaining 77.8% of the AP improvement obtained by deraining. These results support restoration utility as a task-conditioned property of the specific intervention rather than image appearance alone.
- Abstract（参考訳）: 画像復元は、悪条件下での物体検出の前に一般的に適用されるが、視覚的に改善された画像は下流のタスクを改善する必要はない。
我々は、このミスマッチを復元ユーティリティ予測として研究し、劣化した画像とその候補復元を考慮すれば、復元は使用すべきか、元の観察は保存されるべきか?
我々は、凍結した復元および検出パイプラインのためのポストホックコントローラであるTaskGuardを紹介する。
TaskGuardは、検出感度との相互作用を通じて実現された復元残余を特徴付け、介入がタスク便益であるかどうかを予測する。
特定の地域カウンターファクトは、実質的な画像内ユーティリティの不均一性を示し、デプロイ可能な擬段階は、統計的に信頼できる方向情報を保存する。
特徴群アブレーションは、タスク条件付きエビデンスが検出器応答や残留統計以外の情報に寄与することを示している。
TaskGuardユーティリティ予測器は、ガウス劣化のみに基づいてトレーニングされ、最終評価の前に凍結され、見えない動きのぼやけ、雨、デフォーカスに転送される。
これらの異常な家族の中で、TaskGuardは損失負の介入を54.2%(ファミリーマクロ)、実際の画像当たり検出の劣化を37.0%(プール)削減し、Always-Restore COCO APの98.8%を保存している。
DAWNでは、損失負の介入を97.9%削減し、デライン処理によって得られるAP改善の77.8%を維持している。
これらの結果は、画像の外観のみでなく、特定の介入のタスク条件付き特性として復元ユーティリティをサポートする。
関連論文リスト
- Restore What Matters: Lessons from Joint Restoration and Recognition [72.91692240810536]
認識パイプラインは通常、再認識ワークフローを採用するが、数十年の経験から、視覚的に満足な画像を生成することは、認識を改善するためにめったにないことを示している。
下流のタスクが本当に必要とするものだけを復元し、タスク信号がどこで、どのくらい、そして、修復が必要なのかを判断する。
我々は、より良い外観のイメージは必要でも十分でもないと結論付け、復元モジュールはタスク駆動で、選択的で、物理的に認識されなければならない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-12T08:08:08Z) - SafeRestore: Detector-Relative Risk Certificates for Selective Industrial Image Restoration [4.906746849209501]
産業用検査パイプラインは、検出器が作用する前に測定画像を復元することが多いが、修復は検出器が支持する欠陥構造を抑えるか、クリーン領域の活性化を生成することができる。
本研究は, ディスプレイ上の選択的動作問題, 5つの復元候補, レビューとして復元を定式化する。
SafeRestoreは、アクション固有の適合スコアで候補をランク付けし、しきい値調整データ上でゲートを選択し、一方の正確な2つの二項境界を持つ不一致認定サンプル上で固定ゲートを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-03T07:32:42Z) - ActFovea: Runtime Safeguarding for VLA Policies via Spatiotemporal Visual-Action Consistency [23.6841289206823]
視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、ロボット操作において強力なパフォーマンスを達成する。
それらは、視覚的な観察、ロボットの状態、実行中の動作の時間的アライメントを損なうランタイム障害に対して脆弱である。
本稿では,ActFoveaについて紹介する。ActFoveaは,VLAポリシーの再トレーニングや修正を行うことなく,そのような障害を検出し緩和する,プラグアンドプレイのセーフガードフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-31T08:47:57Z) - Noise-Free One-Step LoRA for Task-Driven Image Restoration with Diffusion Priors [54.200377321709546]
劣化した画像は視覚的品質を低下させるだけでなく、下流の高レベル視覚タスクを損なう。
タスク駆動画像復元(TDIR)は、復元品質とタスク性能を協調的に最適化することでこの問題に対処する。
予め訓練した拡散前処理による雑音のない1段階前処理は,TDIRを大幅に改善できることを示す。
また,タスク性能を犠牲にすることなく,知覚品質を向上させるタスク保存型GANトレーニング戦略を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-28T07:51:44Z) - Causal-AgentIR: Self-Evolving Causal Memory for Adaptive Image Restoration Agents [54.85451496831771]
Causal-AgentIRは階層的なマルチエージェントフレームワークであり、画像復元インテリジェンスのための自己進化型因果記憶を持つ。
分解パターン、画像領域、復元ツール、アクション、品質変更、ユーザの好みを構造化された因果記憶グラフに整理する。
このグラフはグラフベースの検索とマルチホップ因果推論をサポートしており、エージェントは特定の復元操作やツールシーケンスが異なる劣化条件下での修復品質にどのように影響するかを推測することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-23T09:59:44Z) - A Task-Driven Evaluation of UAV Detection and Tracking under Synthetic Fog [4.675397149564289]
Fogは小型無人航空機(UAV)の視認性を大幅に低下させる。
本稿では,奥行き認識型合成霧発生,画像復元,追跡を関連づけたタスク駆動型評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-06T07:06:37Z) - SAE Interventions are Unreliable: Post-Intervention Recovery of Suppressed Behavior [38.75847400495247]
スパースオートエンコーダ(SAE)は残ストリームの活性化を解釈可能な特徴に分解する。
特定の有害な特徴をクランプすることで,モデルの誤動作を確実に防止できることが示唆された。
我々は、この脆弱性を、制約付き残空間最適化問題であるポスト・インターベンション・リカバリ(英語版)として定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-16T15:04:17Z) - Catastrophic Forgetting as Accessibility Collapse: A Three-Level Framework for Knowledge Persistence in Continual Learning [0.0]
破滅的な忘れは、シーケンシャルラーニング中に獲得した知識の不可逆的消去と一般的に解釈される。
本研究では,タスク表現の完全破壊ではなく,情報保存へのアクセシビリティの欠如から,忘れることが生じる,という別の視点を考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-04T11:25:33Z) - Delving into Cascaded Instability: A Lipschitz Continuity View on Image Restoration and Object Detection Synergy [95.93943805282868]
リプシッツ規則化物体検出(LROD)
本稿では,リプシッツ規則化YOLO(LR-YOLO)を提案する。
ヘイズと低照度ベンチマークの実験では、LR-YOLOは検出安定性、最適化のスムーズさ、全体的な精度を一貫して改善している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-28T09:41:42Z) - Active Adversarial Noise Suppression for Image Forgery Localization [56.98050814363447]
本稿では、敵騒音の攻撃効果を抑制するために、防御的摂動を発生させる敵騒音抑制モジュール(ANSM)を提案する。
我々の知る限りでは、画像フォージェリローカライゼーションタスクにおける敵対的防御の報告としてはこれが初めてである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-15T14:53:27Z) - Benchmarking Laparoscopic Surgical Image Restoration and Beyond [54.28852320829451]
腹腔鏡下手術では、明瞭で高品質な視野が外科医の正確な判断に不可欠である。
持続的な視覚劣化、例えば、エネルギー装置によって発生する煙、熱勾配から光るレンズ、およびレンズ汚染は患者の安全に危険をもたらす。
本稿では,SurgCleanと呼ばれる腹腔鏡下環境を対象とするオープンソースの手術画像復元データセットについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-25T14:17:56Z) - Relationship Quantification of Image Degradations [72.98190570967937]
劣化関係指数(DRI)は,2モデル間の検証損失の平均ドロップレート差として定義される。
DRIは常に、特定の劣化を列車モデルの補助として利用することで、性能改善を予測します。
得られた劣化組合せがアンカー劣化性能を向上させることができるかどうかを簡易かつ効果的に推定する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T09:05:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。