CIFAR-10-Warehouse: Broad Testbed for Model Generalization Analysis

Kernekoncepter

CIFAR-10-Warehouse introduces a diverse testbed for evaluating model generalization in various out-of-distribution environments.

Resumé

1. Introduction

• Analyzing model performance in unseen environments is crucial.
• Existing testbeds have limitations in domain coverage.
  2. Data Collection
• CIFAR-10-W consists of 180 datasets with real-world and diffusion-generated images.
• Dataset statistics show a range of images per category.
  3. Task I: Model Accuracy Prediction
• Evaluation of accuracy prediction methods on CIFAR-10-W and synthetic datasets.
• Performance varies across different test sets, with more challenges on CIFAR-10-W.
  4. Task II: Domain Generalization
• Benchmarking different DG methods on CIFAR-10-W for single-source and multi-source settings.
• Classification accuracy ranges widely, indicating the diversity of test domains.

Statistik

CIFAR-10-C (Hendrycks & Dietterich, 2019)には50のドメインがあります。
CIFAR-10-C (Hendrycks & Dietterich, 2019)には75のドメインがあります。
ImageNet-C (Hendrycks & Dietterich, 2019)には75のドメインがあります。

Citater

"Existing testbeds typically either have a small number of domains or are synthesized by image corruptions."
"We aim to enhance the evaluation and deepen the understanding of two generalization tasks: domain generalization and model accuracy prediction."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

CIFAR-10-Warehouse

by Xiaoxiao Sun... kl. arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.04414.pdf

Dybere Forespørgsler

他の研究分野にどのような利益をもたらす可能性があるか？

CIFAR-10-Wは、モデル汎化能力を評価するための広範囲でリアルなテストベッドを提供しています。このようなリアルで多様なテストセットは、画像認識やパターン認識だけでなく、異常検知やロボティクスといったさまざまな研究分野においても有用です。例えば、異常検知では実世界の変動や外れ値に対するモデルの頑健性を評価する際に役立ちます。また、ロボティクスでは現実世界での物体認識や環境理解能力を向上させるために重要な情報源として活用される可能性があります。