是时候做个背景检查了！揭示背景特征对深度神经网络的影响
计算机视觉与模式识别
2020-06-26 v1 机器学习
摘要
随着表达能力的增强，深度神经网络在 ImageNet 等图像分类数据集上显著改进了最优性能。在本文中，我们研究深度神经网络日益增长的性能在多大程度上受到背景特征的影响？我们特别关注背景不变性，即切换背景特征时准确率不受影响；以及背景影响，即前景被遮挡时背景特征本身的预测能力。我们使用 32 种不同的神经网络进行实验，范围从小型网络到用多达十亿张图像训练的大规模网络。我们的研究表明，深度神经网络（DNNs）表达能力的增强导致背景特征的影响升高，同时，在移除背景特征或将其替换为随机选择的基于纹理的背景时，它们做出正确预测的能力也增强。
引用
@article{arxiv.2006.14077,
title = {Time for a Background Check! Uncovering the impact of Background Features on Deep Neural Networks},
author = {Vikash Sehwag and Rajvardhan Oak and Mung Chiang and Prateek Mittal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.14077},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 5 figures