Vi är bekymrade över datavisionsmodellernas sårbarhet för fördelningsskiften. Vi formulerar ett kombinatoriskt optimeringsproblem som gör det möjligt att utvärdera de regioner i bildutrymmet där en viss modell är mer sårbar, när det gäller bildomvandlingar som tillämpas på inmatningen, och möta den med standardsökalgoritmer. Vi införlivade denna idé ytterligare i ett utbildningsförfarande, där vi definierar nya regler för dataförstärkning enligt de bildomvandlingar som den nuvarande modellen är mest sårbar för, över iterationer. En empirisk utvärdering av klassificerings- och semantiska segmenteringsproblem tyder på att den konstruerade algoritmen gör det möjligt att träna modeller som är mer robusta mot innehållsbevarande bildmanipulationer och i allmänhet mot fördelningsskift 1.
En relaterad metod REF föreslår att man hittar nya regler för dataförstärkning över iterationer genom att utvärdera de bildomvandlingar som den nuvarande modellen är mer sårbar för.
Addressing Model Vulnerability to Distributional Shifts Over Image Transformation Sets
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}