噪声还是信号：图像背景在物体识别中的作用
计算机视觉与模式识别
2020-06-18 v1 机器学习
摘要
我们评估了最先进的物体识别模型依赖于图像背景信号的倾向。我们创建了一个用于在 ImageNet 图像上解耦前景与背景信号的工具包，并发现：(a) 模型仅依靠背景即可达到非平凡的准确率；(b) 即使在存在正确分类前景的情况下，模型也经常对图像进行误分类——在对抗性选择的背景下这一比例高达 87.5%；(c) 更准确的模型往往较少依赖背景。我们对背景的分析使我们更接近理解机器学习模型使用了哪些相关性，以及它们如何决定模型的分布外性能。
引用
@article{arxiv.2006.09994,
title = {Noise or Signal: The Role of Image Backgrounds in Object Recognition},
author = {Kai Xiao and Logan Engstrom and Andrew Ilyas and Aleksander Madry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.09994},
year = {2020}
}