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R2-Bench: Evaluating Robustness of Referring Perception Models
核心概念
Referring perception models need to be robust against various perturbations for reliable real-world applications.
摘要
R2-Bench evaluates the robustness of referring perception models against perturbations like environmental noise, human-induced errors, and sensor limitations. The benchmark assesses performance across tasks like image segmentation, video object segmentation, audiovisual segmentation, and 3D mapping. It introduces R2-Agent, an LLM-based assistant for model evaluation automation.
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arxiv.org
$\text{R}^2$-Bench
统计
RPMs' performance can be compromised by disturbances in real-world scenarios.
Conducting a rigorous analysis of RPMs’ robustness is necessary for building reliable applications.
R2-Bench features a taxonomy of perturbations and a toolbox for synthesis and evaluation.
The benchmark includes tasks like referring image segmentation and audiovisual segmentation.
引用
"RPMs’ performance can be compromised by disturbances in real-world scenarios."
"Conducting a rigorous analysis of RPMs’ robustness is necessary for building reliable applications."
更深入的查询
質問1
現在の参照知覚モデル（RPMs）がさまざまな摂動に対する脆弱性をどのように緩和できるか？
回答1：RPMsの脆弱性を緩和するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、より多様な摂動を含むトレーニングデータセットを使用してモデルを訓練することが重要です。これにより、モデルはさまざまなリアルワールドシナリオに適応しやすくなります。また、異常検出やエラー修正メカニズムを組み込むことで、入力データの品質向上や誤った推論の修正も可能です。さらに、マルチモーダル情報（テキスト・画像・音声）から得られる情報を適切に統合し、各種摂動への堅牢性を高めるための新しいアーキテクチャや学習手法も開発されています。
質問2
言及パースペクティブモデル内部で堅牢性問題が解決されない場合の潜在的影響は何ですか？
回答2：言及パースペクティブモデル内部で堅牢性問題が放置されると、実世界シナリオでの利用時に深刻な影響が生じる可能性があります。例えば、文脈不明確さや誤った物体特定などの誤った推論結果は致命的な結果を招く可能性があります。信頼性低下や予測精度低下は、インテリジェントシステム全体の効率および安全性に大きく影響します。
質問3
この研究から得られる知見は、「言及パースペクティブ以外」でもインテリジェントシステム開発へどんな影響を与え得るか？
回答3：この研究から得られる知見は、「言及パースペクティブ以外」でもインテリジェントシステム開発へ大きな影響を与え得ます。例えば、「堅牢性評価」という手法や「自然言語処理技術」等は他分野でも応用可能です。「堅牢性評価」手法は他分野でも採用されており、「自然言語処理技術」もコンピュータビジョンだけではなく音声処理等幅広い領域で活用されています。したがって本研究成果から得られた洞察は幅広い意味でインタラクション系AI技術全般へ波及効果を持つ可能性があります。
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