Robustness of Object Detectors against Corrupted Inputs

Abstract

Σε αυτή την εργασία προσεγγίζουμε το συγκεκριμένο ζήτημα αξιολογώντας τα πιο σύγχρονα συστήματα Εν- τοπισμού Αντικειμένων σε ένα σύνολο αλλοιωμένων εικόνων και στη συνέχεια ερμηνεύοντας την απόδοσή τους, αρχικά χρησιμοποιώντας ένα σύνολο νέων ειδικά κατασκευασμένων μετρικών που βασίζονται στην μετρική AP, και στη συνέχεια οπτικά και ποσοτικά χρησιμοποιώντας την τεχνική των Χαρτών Εξοχής. Παρουσιάζουμε 18 σύνολα δεδομένων, καθένα από τα οποία περιλαμβάνει αλλοιωμένες εκδοχές του συνόλου δεδομένων COCO. Κάθε σύνολο περιέχει πέντε υποσύνολα: τις αρχικές 5.000 εικόνες αλλοιωμένες με μια διαφορετικού τύπου αλλοίωση η οποία έχει εφαρμοστεί με ένα αυξανόμενο επίπεδο σφοδρότητας. Θα χρησιμοποιήσουμε αυτά τα σύνολα δεδομένων προκειμένου να αξιολογήσουμε τη στιβαρότητα των τελευταίων μοντέλων YOLO και του μοντέλου Mask R-CNN, αναλύωντας την πτώση στην απόδοσή τους για κάθε τύπο αλλοίωσης, καθώς γίνεται πιο έντονη. Αυτή η αξιολόγηση θα πραγματοποιηθεί χρησιμοποιώντας τη μετρική mAP και εισάγοντας ένα σύνολο νέων μετρικών που έχουν κατασκευαστεί ειδικά για τη δομή των πειραμάτων μας, κατά την οποία η έν- ταση της αλλοίωσης αυξάνεται σε επίπεδα. Στη συνέχεια θα εξάγουμε τους Χάρτες Εξοχής για ένα υποσύνολο αυτών των αλλοιώσεων, προκειμένου να αποκτήσουμε οπτική κατανόηση του τρόπου που αυτά τα μοντέλα λαμ- βάνουν αποφάσεις, και πως αυτός επηρεάζεται. Τέλος, προτείνουμε ένα σύνολο μετρικών με σκοπό να εισάγουμε ποσοτική σκοπιά στους κατά τα άλλα οπτικούς Χάρτες Εξοχής, και να παρατηρήσουμε πιο καθαρά τις αλλαγές τους ανάλογα με τον τύπο της αλλοίωσης και τα επίπεδα σφοδρότητας. Καταφέραμε να εξάγουμε κάποιες ενδιαφέρουσες ερμηνείες και υποθέσεις βάσει των αποτελεσμάτων των πειραμάτων μας, και ταυτόχρονα να συνε- ισφέρουμε με τη μορφή μερικών νέων αλλοιώσεων και μετρικών, αλλά και να προτείνουμε κάποιες μελλοντικές κατευθύνσεις για τη συνέχιση των προσπαθειών μας που φαίνονται υποσχόμενες.