Vergleich von Out-of-Domain-Erkennungstechniken in Vision-Modellen

Out-of-Domain-Erkennung ist in vielen Branchen wichtig, weil sie Systemen hilft zu erkennen, wenn sie mit unbekannten Informationen konfrontiert werden. Das ist besonders relevant für Modelle, die auf visuellen Daten basieren, wie die, die in selbstfahrenden Autos oder Bildverarbeitungssoftware verwendet werden. Wenn diese Modelle auf Daten stossen, die nicht mit dem übereinstimmen, was sie gelernt haben, können sie Fehler machen, was ernste Konsequenzen haben könnte.

In diesem Artikel geht es darum, wie gut vortrainierte Vision-Transformers (ViT) und Convolutional Neural Networks (CNN) bei der Out-of-Domain-Erkennung abschneiden. Wir schauen uns an, wie gut diese verschiedenen Modelle ungewöhnliche Daten erkennen können und ob die Kombination bestehender Methoden ihre Genauigkeit verbessern kann.

#Verständnis der Out-of-Domain-Erkennung

Out-of-Domain-Erkennung bedeutet, dass ein Machine-Learning-Modell in der Lage ist, Proben zu identifizieren, die nicht zu den Daten gehören, auf denen es trainiert wurde. Diese Fähigkeit ist entscheidend in Situationen, in denen das Modell Bilder korrekt klassifizieren muss. Wenn zum Beispiel ein selbstfahrendes Auto lernt, Stoppschilder nur bei bestimmten Lichtverhältnissen zu erkennen, könnte es ein Schild unter anderen Lichtbedingungen nicht erkennen. Solche Fehler können gravierende Sicherheitsprobleme verursachen.

Mit dem Fortschritt des Deep Learning hat auch der Bedarf an zuverlässigen Out-of-Domain-Erkennungsmethoden zugenommen. Verschiedene Verbesserungsmethoden sind aufgetaucht, viele basieren jedoch auf Convolutional Neural Networks, die lange Zeit Standard in der Bildverarbeitung waren. Transformer-basierte Modelle, wie Vision Transformers, haben kürzlich an Popularität gewonnen und könnten bessere Lösungen bieten.

#Die Bedeutung von vortrainierten Modellen

Vortrainierte Modelle sind solche, die bereits auf einem grossen Datensatz trainiert wurden. Sie können dann auf eine bestimmte Aufgabe feinjustiert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, die Merkmale zu nutzen, die es bereits gelernt hat, was zu einer besseren Leistung bei neuen Aufgaben im Vergleich zu einem Training von Grund auf führt.

In unserer Analyse konzentrieren wir uns darauf, wie gut vortrainierte ViT- und CNN-Modelle Out-of-Domain-Daten erkennen können. Wir wollen auch herausfinden, ob bestimmte Methoden ihre Leistung verbessern können.

#Vergleich von CNNs und Vision Transformers

CNNs sind so gestaltet, dass sie Bilder aufnehmen und diese durch Schichten von Faltung und Pooling zerlegen, was dem Modell hilft, verschiedene Merkmale zu erkennen. Vision Transformers hingegen verwenden einen anderen Ansatz namens Selbstaufmerksamkeit, der es ihnen ermöglicht, die Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen eines Bildes effektiver zu betrachten.

Während CNNs seit Jahren die erste Wahl für die Bildklassifizierung sind, haben ViT-Modelle in verschiedenen Aufgaben, einschliesslich solcher im Zusammenhang mit visuellen Daten, vielversprechende Ergebnisse gezeigt. Die Unterschiede in ihren Architekturen machen es jedoch schwierig, ihre Wirksamkeit bei der Erkennung von Out-of-Domain-Proben zu vergleichen. Viele Faktoren können ihre Leistung beeinflussen, zum Beispiel, wie viele Parameter jedes Modell hat und wie sie trainiert wurden.

#Methoden zur Out-of-Domain-Erkennung

Um Out-of-Domain-Proben zu identifizieren, gibt es verschiedene Methoden. Einige davon wurden speziell für CNNs entworfen, könnten aber auch bei Vision Transformers getestet werden.

1. MaxSoftmax-Methode: Diese Methode bestimmt, ob eine Probe Out-of-Domain ist, indem sie den höchsten Wert aus der Modellausgabe betrachtet. Wenn der Wert unter einem bestimmten Punkt liegt, wird er als Out-of-Domain markiert.

2. Mahalanobis-Distanz: Dabei werden Abstände zwischen Proben in einem hochdimensionalen Raum berechnet. Diese Methode geht davon aus, dass Proben derselben Klasse nah beieinander liegen. Je weiter eine Probe vom Klassenzentrum entfernt ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie Out-of-Domain ist.

3. Energie-basierte Modelle: Diese Modelle ordnen Proben einen Wert zu, der als Energie bekannt ist. Im Allgemeinen ist die Energie für bekannte Proben höher als für ungesehene. Proben mit niedrigerer Energie gelten als Out-of-Domain.

4. ODIN: Diese Methode verwendet Temperaturskalierung und leichte Anpassungen an Eingabebildern, um das Modell dazu zu bringen, Proben falsch zu klassifizieren, was hilft, Out-of-Domain-Beispiele zu erkennen.

5. KL Matching: Diese Methode prüft, wie eng eine Probe der typischen Verteilung einer Klasse entspricht. Wenn sie zu stark abweicht, wird sie als Out-of-Domain markiert.

6. OpenMax: Dieses Modell führt neue Berechnungen ein, um Ausreisser zu identifizieren und verwendet statistische Theorie, um eine Grenze für die Klassifizierung zu schaffen.

#Verbesserung der OOD-Erkennungsleistung

Es gibt verschiedene Methoden, die helfen können, die Out-of-Domain-Erkennung zu verbessern. Einige basieren auf der Hinzufügung von Regularisierungsverlusten, die helfen, die Daten besser zu modellieren und einen klareren Projektionsraum für die OOD-Erkennung zu finden.

#Virtuelle Ausreissersynthese (VOS)

Diese Methode mischt normale Proben mit künstlich erstellten Ausreisser-Proben im Repräsentationsraum, um die Erkennungsleistung zu verbessern. Im Grunde genommen wird eine Mischung erstellt, die dem Modell hilft, In-Domain- und Out-of-Domain-Proben effektiver auseinanderzuhalten.

#CIDER-Methode

CIDER ist ein neuerer Ansatz, der hypersphärische Einbettungen nutzt. Diese Methode reorganisiert die Daten so, dass Proben verschiedener Klassen weiter auseinander gedrängt werden, während Proben derselben Klasse näher zusammengehalten werden. Diese Organisation hilft, die Trennung zwischen In-Domain- und Out-of-Domain-Proben zu verdeutlichen.

#Forschungsfragen

In diesem Artikel behandeln wir mehrere wichtige Fragen:

1. Wie gut sind vortrainierte ViT-Modelle bei der Erkennung von Out-of-Domain-Proben im Vergleich zu vortrainierten CNN-Modellen?
2. Verbessert die Anwendung der CIDER-Methode die Leistung von vortrainierten CNN-Modellen?
3. Können die in CIDER verwendeten Ansätze auch vortrainierten ViT-Modellen zugutekommen, was zu besseren Ergebnissen bei der Out-of-Domain-Erkennung führt?

#Experimentelles Setup

Um diese Fragen zu untersuchen, haben wir eine Reihe von Experimenten durchgeführt. Wir verwendeten sowohl vortrainierte CNN (ResNet) als auch ViT-Modelle. Verschiedene Datensätze wurden verwendet, einschliesslich SVHN, CIFAR100 und anderer, um die Leistung der Modelle bei der Erkennung von Out-of-Domain-Proben zu bewerten.

Wir folgten in unseren Experimenten zwei Hauptpipelines:

1. Baseline-Pipeline: Dabei wurden vortrainierte Modelle geladen, auf In-Domain-Datensätzen feinjustiert und dann ihre Fähigkeiten zur Out-of-Domain-Erkennung bewertet.

2. CIDER-Pipeline: In dieser Pipeline wandten wir die CIDER-Methode an und verwendeten einen Projektionskopf, um die Leistung des Modells bei der Out-of-Domain-Erkennung zu verbessern.

#Ergebnisse

Unsere Experimente lieferten mehrere Einblicke in die Leistung von CNNs und ViTs bei der Out-of-Domain-Erkennung.

1. Vergleich der Baseline-Leistungen: Die Ergebnisse zeigten, dass vortrainierte ViT-Modelle in verschiedenen Erkennungsmethoden besser abschnitten als ihre CNN-Pendants. Es wurde klar, dass Transformator-Modelle einen angeborenen Vorteil bei der Identifizierung von Out-of-Domain-Beispielen haben.

2. CIDER angewendet auf vortrainierte CNNs: Als wir die CIDER-Methode auf vortrainierte CNNs anwendeten, beobachteten wir Verbesserungen der Out-of-Domain-Erkennungsmessungen bei bestimmten Kennzahlen. Die Ergebnisse variieren jedoch je nach Datensatz, was darauf hinweist, dass CIDER zwar nützlich sein kann, seine Wirksamkeit aber vom Kontext abhängt.

3. CIDER angewendet auf vortrainierte ViTs: Die Anwendung der CIDER-Methode auf ViT-Modelle führte insgesamt zu verbesserten Out-of-Domain-Erkennungswerten. Vortrainierte ViT-Modelle zeigten starke Leistungen, oft ohne umfangreiche Feinabstimmung.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Untersuchung der Out-of-Domain-Erkennung mit vortrainierten Modellen, dass ViT-Modelle eine überlegene Fähigkeit haben, ungewöhnliche Proben im Vergleich zu CNNs zu identifizieren. Wir fanden heraus, dass die CIDER-Methode die Out-of-Domain-Erkennungsfähigkeiten beider Modelltypen effektiv verbessert. Obwohl die Ergebnisse im Allgemeinen positiv waren, ist weitere Forschung notwendig, besonders mit komplexeren Datensätzen, um die Effizienz und Nützlichkeit dieser Methoden zu bestätigen.

Unsere Ergebnisse tragen zur laufenden Entwicklung robusterer und zuverlässigerer Machine-Learning-Modelle bei, besonders in Szenarien, in denen das Verständnis und Reagieren auf unerwartete Daten entscheidend ist.