Status-of-the-art algoritmer för semantiska visuella uppgifter såsom bildklassificering och semantisk segmentering baseras på användningen av konvolutionella neurala nätverk. Dessa nätverk är allmänt utbildade, och utvärderas, på stora kommenterade datauppsättningar av högkvalitativa bilder som är fria från artefakter. I detta papper undersöker vi effekten av en sådan artefakt som är ganska vanligt i naturliga fånga inställningar-blur. Vi visar att standardutbildade nätverksmodeller drabbas av en betydande försämring av prestandan när de appliceras på suddiga bilder. Vi undersöker i vilken utsträckning denna försämring beror på bristande överensstämmelse mellan utbildnings- och indatabildstatistik. Särskilt tycker vi att finjustering av en förtränad modell med suddiga bilder som läggs till i träningssetet gör det möjligt att återfå mycket av den förlorade noggrannheten. Genom att överväga olika kombinationer av skarpa och suddiga bilder i träningssetet, karakteriserar vi hur mycket nedbrytning som orsakas av förlust av information, och hur mycket av osäkerheten att inte veta arten och omfattningen av suddig. Vi finner att genom finjustering på en varierad blandning av suddiga bilder, kan konvolutionella neurala nätverk faktiskt lära sig att generera en oskärpa invariant representation i sina dolda lager. I stort sett ger våra resultat utövare användbara insikter för att utveckla synsystem som fungerar tillförlitligt på verkliga bilder som påverkas av oskärpa.
Vasiljevic m.fl. visade också att finjustering på en enhetlig blandning av skarpa och suddiga bilder gav förbättrad noggrannhet REF.
Examining the Impact of Blur on Recognition by Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}