Sfide nei modelli di riconoscimento degli oggetti
Esaminando il divario tra le prestazioni del modello e le condizioni del mondo reale.
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Indice
Negli ultimi anni, i ricercatori si sono concentrati su quanto bene le macchine riescano a riconoscere oggetti nelle immagini. Un modo popolare per misurare questo è usare il dataset ImageNet, che contiene una vasta collezione di immagini etichettate. Anche se si è fatto progressi, ci sono ancora domande su quanto siano davvero efficaci questi modelli nella vita reale, al di fuori di ambienti controllati.
Il Problema con le Misure Attuali
Gran parte dei test finora si basa su benchmark standard che non riflettono sempre le condizioni del mondo reale. Questi benchmark spesso si concentrano su piccole modifiche nelle immagini, come l'aggiunta di rumore o il cambiamento dei colori, che potrebbero non rappresentare la vera diversità che vediamo nella vita quotidiana. Questo significa che anche i migliori modelli possono avere difficoltà quando si trovano di fronte a nuove situazioni reali.
Andare Oltre i Benchmark Tradizionali
I ricercatori hanno proposto di osservare come si comportano i modelli in diverse regioni geografiche. Questo approccio potrebbe fornire un quadro più chiaro delle performance nel mondo reale. Studiando oggetti trovati nelle case di tutto il mondo, possiamo vedere quanto bene i modelli si adattano a diversi ambienti e situazioni.
Risultati Chiave
Durante una valutazione approfondita di quasi 100 modelli visivi di 16 design diversi, i ricercatori hanno trovato risultati sorprendenti. Innanzitutto, c'era un significativo divario tra come i modelli si comportavano nei benchmark standard rispetto alle impostazioni reali. I progressi nei benchmark di ImageNet hanno portato a miglioramenti che erano 2,5 volte superiori a quelli visti in contesti geografici.
Inoltre, mentre i modelli miglioravano in media nei benchmark standard, spesso facevano peggio in diverse regioni. In particolare, la differenza di performance tra i modelli che andavano bene e quelli che faticavano è aumentata significativamente.
Disparità Geografiche nelle Performance
Tutti i modelli hanno mostrato differenze considerevoli nelle loro performance in diverse aree. Ad esempio, uno dei migliori modelli aveva un divario di accuratezza del 17% tra le regioni con le migliori e le peggiori performance. Questo evidenzia che un'accuratezza media non è sufficiente per valutare davvero l'efficacia di un modello.
Per affrontare la crescente disparità, i ricercatori hanno esaminato come il miglioramento nei benchmark standard influisse sulle performance nelle diverse regioni. Contrariamente a quanto ci si potrebbe aspettare, migliorare i punteggi nei benchmark standard non ha aiutato a ridurre le disparità geografiche; in effetti, spesso le ha rese peggiori.
L'Impatto della Scalabilità e delle Interventi
Ci sono molte strategie usate per migliorare la performance dei modelli, come aumentare la dimensione dei dati e la complessità del modello. Tuttavia, lo studio ha indicato che semplicemente ingrandire i modelli o addestrarli su più dati non ha portato a migliori performance in diverse regioni. Anzi, queste tattiche a volte hanno mostrato un effetto opposto, peggiorando le disparità esistenti.
Sono state valutate anche diverse tecniche comuni destinate a migliorare la robustezza dei modelli. Queste comprendevano approcci come l'augmentazione dei dati e vari aggiustamenti di addestramento. Anche se alcune interventi hanno fornito lievi miglioramenti, erano spesso incoerenti e non sufficienti per colmare il divario di performance tra le regioni.
Il Ruolo dei Dati Curati
Una direzione promettente per migliorare la generalizzazione nel mondo reale è la cura attenta dei dati. Concentrandosi su dataset bilanciati e rappresentativi, i ricercatori hanno scoperto che la performance dei modelli migliorava significativamente. Ad esempio, un approccio specifico in cui solo l'ultimo strato di un modello veniva riaddestrato su dati rappresentativi ha mostrato risultati incoraggianti.
Un modello, chiamato DINOv2, ha raggiunto una disparità minima di performance tra diverse regioni, nonostante fosse più piccolo di altri. Questo suggerisce che la qualità dei dati di addestramento può essere un fattore critico in quanto bene i modelli si comportano in condizioni varie.
Conclusione
In sintesi, anche se sono stati fatti notevoli progressi nei modelli di riconoscimento degli oggetti, rimane un significativo divario su come questi modelli si comportano in scenari reali. I benchmark attuali non catturano adeguatamente le sfumature delle situazioni reali, specialmente in diverse regioni.
Adottando una nuova prospettiva che includa le performance geografiche e concentrandosi su dati curati e rappresentativi, i ricercatori possono lavorare per creare modelli che funzionino meglio nella vita reale. Questo cambio di focus è essenziale per i futuri sviluppi nell'apprendimento automatico e nella visione artificiale.
Man mano che il campo avanza, sarà fondamentale enfatizzare benchmark realistici che riflettano veramente le sfide che si affrontano nella vita quotidiana. La speranza è che esplorando queste nuove strade, i ricercatori possano ottenere miglioramenti nella generalizzazione nel mondo reale, portando infine a sistemi di intelligenza artificiale migliori e più affidabili.
Titolo: Does Progress On Object Recognition Benchmarks Improve Real-World Generalization?
Estratto: For more than a decade, researchers have measured progress in object recognition on ImageNet-based generalization benchmarks such as ImageNet-A, -C, and -R. Recent advances in foundation models, trained on orders of magnitude more data, have begun to saturate these standard benchmarks, but remain brittle in practice. This suggests standard benchmarks, which tend to focus on predefined or synthetic changes, may not be sufficient for measuring real world generalization. Consequently, we propose studying generalization across geography as a more realistic measure of progress using two datasets of objects from households across the globe. We conduct an extensive empirical evaluation of progress across nearly 100 vision models up to most recent foundation models. We first identify a progress gap between standard benchmarks and real-world, geographical shifts: progress on ImageNet results in up to 2.5x more progress on standard generalization benchmarks than real-world distribution shifts. Second, we study model generalization across geographies by measuring the disparities in performance across regions, a more fine-grained measure of real world generalization. We observe all models have large geographic disparities, even foundation CLIP models, with differences of 7-20% in accuracy between regions. Counter to modern intuition, we discover progress on standard benchmarks fails to improve geographic disparities and often exacerbates them: geographic disparities between the least performant models and today's best models have more than tripled. Our results suggest scaling alone is insufficient for consistent robustness to real-world distribution shifts. Finally, we highlight in early experiments how simple last layer retraining on more representative, curated data can complement scaling as a promising direction of future work, reducing geographic disparity on both benchmarks by over two-thirds.
Autori: Megan Richards, Polina Kirichenko, Diane Bouchacourt, Mark Ibrahim
Ultimo aggiornamento: 2023-07-24 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.13136
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.13136
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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