深度手术模型为何失败？：从鲁棒性视角重审手术动作三元组识别
计算机视觉与模式识别
2023-02-21 v2
摘要
手术动作三元组识别可更好地理解手术场景。该任务极具相关性，因为它为外科医生提供情境感知支持与安全。当前提升性能的惯用策略是开发新网络机制。然而，当前最先进技术的性能远低于其他手术任务。为何如此？这是我们在本工作中解决的问题。我们呈现首项通过鲁棒性与可解释性视角理解现有深度学习模型失败的研究。首先，我们通过对抗优化方案在弱与强 扰动下研究当前现有模型。随后我们通过基于特征的解释分析失败模式。我们的研究揭示，提升性能与增强可靠性的关键在于核心与伪属性。我们的工作为手术数据科学中更可信赖与可靠的深度学习模型打开了大门。
引用
@article{arxiv.2209.08647,
title = {Why Deep Surgical Models Fail?: Revisiting Surgical Action Triplet Recognition through the Lens of Robustness},
author = {Yanqi Cheng and Lihao Liu and Shujun Wang and Yueming Jin and Carola-Bibiane Schönlieb and Angelica I. Aviles-Rivero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.08647},
year = {2023}
}