评估笔记本电脑翻新软件的不确定性与鲁棒性
计算机视觉与模式识别
2025-07-04 v2
摘要
翻新笔记本电脑可延长使用寿命，减少电子废弃物，有助于构建可持续未来。为此，丹麦技术研究院 (DTI) 专注于研发多种机器人应用及其软件，其中包括笔记本电脑翻新。清洁是翻新中的关键步骤，涉及识别和移除笔记本电脑表面的贴纸。软件在清洁过程中发挥关键作用，例如集成多种目标检测模型以自动识别和移除贴纸。然而，鉴于贴纸类型多样（如形状、颜色、位置），贴纸识别高度不确定，亟需量化识别贴纸的不确定性。这种不确定性量化可帮助降低风险，避免软件故障损坏笔记本电脑表面。为实现不确定性量化，我们采用蒙特卡洛 Dropout 方法评估 DTI 的六种贴纸检测模型 (SDMs)，使用三个数据集：DTI 的原始图像数据集以及两个由视觉语言模型生成的数据集（如 DALL-E-3 和 Stable Diffusion-3）。此外，我们提出了针对检测准确性和不确定性的新型鲁棒性指标，以评估基于稠密对抗方法生成的对抗数据集上 SDMs 的鲁棒性。我们的评估结果表明，不同 SDMs 在不同指标上表现各异。基于结果，我们提供 SDM 选择指南及从多个角度总结的经验教训。
引用
@article{arxiv.2409.03782,
title = {Assessing the Uncertainty and Robustness of the Laptop Refurbishing Software},
author = {Chengjie Lu and Jiahui Wu and Shaukat Ali and Mikkel Labori Olsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.03782},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 6 figures, 4 tables