Analyzing Out-of-Domain Generalization Performance of Pre-Trained Segmentation Models
Notice bibliographique
Résumé
Artists illustrate objects to various degrees of complexity. As the amount of detail or the similarity to reality of a depiction decreases, the object tends to be reduced to its simplest, most relevant higher-level features (Harrison, 1981). One of the reasons Deep Neural Networks (DNN) may fail to identify objects in an image is that models are unable to recognize the order of importance of features such as shape, depth, or color within an image, which means even the most minute distortions of pixels within an image that would be imperceptible to humans would greatly impact the performance of the object detection models (Eykholt et al., 2018). However, by training DNN on artworks where the most prominent features defining specific objects are emphasized, perhaps a model can be made to be more resilient against small-scale changes in an image. In this paper, the correlation between the level of similarity to reality of images and artworks of an object and the accuracy of object detection models is investigated to test the ability of object detection models in identifying the most salient features of a particular object. The results of this report can help outline the efficacy of models only trained on real images in identifying increasingly abstract artworks that have simplified an object to its most prominent features. The experiment shows that the accuracies of models decrease as the images or illustrations provided become more abstract or simplified, which suggests the higher level features that identify a particular object are different in object detection models and humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».