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评估神经网络的可视连续性腐败鲁棒性相对于人类表现
我们提出了一种视觉连续的损坏稳健性（VCR）方法，允许在范围广泛且连续的变化中评估神经网络对图像损坏的稳健性，并使用两种新颖的人类感知度量标准进行评估。通过在 14 种常用图像损坏上进行实验，并与大量的人类参与者和最新的稳健神经网络模型进行
PDF4 months ago
具有通用函数近似的反腐败离线强化学习
我们研究了离线强化学习中的腐败鲁棒性问题，提出了一种新的不确定性权重迭代方法来计算批处理样本，并设计了一种对腐败具有鲁棒性的离线强化学习算法。
PDF8 months ago
探究人类解析器对常见错误的鲁棒性
通过构建三个数据集来评估人体解析模型的风险容忍度，并提出一种新颖的异构数据增强机制，可以在常见的图像损坏条件下提高人体解析模型的鲁棒性。
PDF10 months ago
计算机视觉模型对常见失真的鲁棒性：一项调查研究
本文针对计算机视觉模型在实际应用中面临的常规污染问题进行了全面和系统的综述，介绍了不同类型的图像污染以及相关的评估指标和基准数据集，并对现有模型的基础污染鲁棒性进行了评估，以帮助选择适合特定计算机视觉任务的骨干网络。
PDFa year ago
CVPR自动驾驶中三维物体检测对常见破坏的鲁棒性基准测试
本研究旨在设计公共数据集，并建立三种耐受性基准 (KITTI-C、nuScenes-C 和 Waymo-C) 来检验 27 种常见情况下的真实世界杂质对三维物体检测模型的鲁棒性，结果发现基于雷达与相机融合的模型具有更好的鲁棒性。
PDFa year ago
ICLR预训练贝叶斯神经网络对异常的鲁棒性
ShiftMatch 是一种训练依赖的似然函数，可提高贝叶斯神经网络（BNN）对数据损坏的鲁棒性，并且在 CIFAR-10-C 上的性能表现出了强大的提升，能够超越 EmpCov 先验分布和纯深度集成方法。
PDF2 years ago
针对常见污染物的 3D 点云识别鲁棒性基准测试
本文提出了深度神经网络在 3D 点云数据上应用于安全关键领域，但对其鲁棒性的研究较少。作者提出了新的用于测试冲突鲁棒性的基准数据集，并给出了一种简单而有效的方法来降低现有模型在此数据集上的表现差距。作者通过实验发现了一些有关点云识别中鲁棒性
PDF2 years ago
ICML探索反腐容忍性：视觉 Transformer 和 MLP-Mixer 中的归纳偏差
本研究探讨了视觉 transformer 模型、MLP 模型和 ResNet-50 模型的鲁棒性，发现视觉 transformer 模型在面临数据破坏时比 ResNet-50 模型和 MLP-Mixer 模型更具鲁棒性，并且拥有更强的形状偏
PDF3 years ago
重新审视批归一化以提高抗扰动性
本研究中，我们将深度神经网络中的几项统计学指标变换为适应不同数据集，并通过少量表示样本的统计估计实现批量归一化统计量的调整与适应，从而在多种基准数据集上得到了更好的数据集迁移性和鲁棒性表现。
PDF4 years ago
对抗样本是噪声下测试误差的自然结果
该研究提供了实证和理论证据表明对抗鲁棒性和图像损坏鲁棒性研究项目之间存在紧密联系，从而建议未来的对抗性防御应该考虑评估它们的方法对分布转移的鲁棒性。
PDF5 years ago
MM基准测试神经网络对常见破坏和表面变化的鲁棒性
本文旨在建立图像分类器鲁棒性的严格基准，提出了 ImageNet-C 数据集，评估了常见污损图像的分类能力和表面变化鲁棒性，并探讨了提高分类器鲁棒性的方法。同时，提出了 Icons-50 数据集，旨在研究表面变化鲁棒性。通过本文的基准测试可
PDF6 years ago