Jun, 2023
基础分割模型的稳健性分析
Robustness Analysis on Foundational Segmentation Models
Madeline Chantry Schiappa, Sachidanand VS, Yunhao Ge, Ondrej Miksik, Yogesh S. Rawat...
TL;DR本文通过性能评估研究了在分割任务中对真实世界分布偏移抗干扰能力的不同模型,发现 Visual Foundation Models(VFMs) 对基于压缩的破坏不具备鲁棒性,而非 VFM 模型在监督下表现更加强健,但在零样本评估中仍然竞争性鲁棒,VFMs 则在特定类别的对象上表现出更高的韧性。