Defending Object Detection Models against Image Distortions
Notice bibliographique
Résumé
Image distortions pose a significant challenge to object detection. To address this issue, our paper introduces a novel data augmentation method that generates new samples resembling the original training images. The new sample exhibits randomly altered pixels based on a pixel distribution obtained from multiple image distortions using kernel density estimation (KDE). The main steps of our method, GSES, are generating distorted versions of each pixel of an original training image, selecting a set of pixels in each version, and then, for each selected pixel, estimating its distribution using KDE and then sampling one pixel from this distribution. By employing this approach, the new samples possess distorted pixels while maintaining a certain degree of similarity to the original image. This degree of similarity is essential to balance the accuracy of object detection models under distorted and clean images. Our approach improves the accuracy of different object detection models under 15 image distortions, such as motion blur, fog, and noise. For example, the average accuracy of YOLOv4 improves by 9.19% and 9.54 % across all 15 distortions added to the COCO and PASCAL datasets, respectively. Our method surpasses other defence methods to combat image distortions. Our ablation and stability studies show why our method performs well. Moreover, we also show that our method can be well used to improve the accuracy of image classification under 15 distortions and cross-domains. Our code is available at https://github.com/moforio/GSES/.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».