DecompoVision: Reliability Analysis of Machine Vision Components through Decomposition and Reuse
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing reliability of Machine Vision Components (MVC) against scene changes (such as rain or fog) in their operational environment is crucial for safety-critical applications. Safety analysis relies on the availability of precisely specified and, ideally, machine-verifiable requirements. The state-of-the-art reliability framework ICRAF developed machine-verifiable requirements obtained using human performance data. However, ICRAF is limited to analyzing reliability of MVCs solving simple vision tasks, such as image classification. Yet, many real-world safety-critical systems require solving more complex vision tasks, such as object detection and instance segmentation. Fortunately, many complex vision tasks (which we call “c-tasks”) can be represented as a sequence of simple vision subtasks. For instance, object detection can be decomposed as object localization followed by classification. Based on this fact, in this paper, we show that the analysis of c-tasks can also be decomposed as a sequential analysis of their simple subtasks, which allows us to apply existing techniques for analyzing simple vision tasks. Specifically, we propose a modular reliability framework, DecompoVision, that decomposes: (1) the problem of solving a c-task, (2) the reliability requirements, and (3) the reliability analysis, and, as a result, provides deeper insights into MVC reliability. DecompoVision extends ICRAF to handle complex vision tasks and enables reuse of existing artifacts across different c-tasks. We capture new reliability gaps by checking our requirements on 13 widely used object detection MVCs, and, for the first time, benchmark segmentation MVCs.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».