【普林斯顿博士论文】解决缺陷数据来构建现实世界的计算机视觉系统

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文提出一个新的基准，通过数据增强具有可控偏差。对现有的偏差消除方法进行了彻底的比较，并提出了一种简单的方法，优于其他更复杂的对比方法。

计算机视觉系统正日益被部署到现实世界的应用中，例如自动驾驶汽车上的识别模型、演示软件中的字幕模型以及视觉搜索引擎背后的检索模型。在构建这些真实的计算机视觉系统时存在许多实际挑战，其中许多与数据的不完美有关。具体来说，现实世界的数据可能会因分散注意力的虚假相关性而产生偏差，不同类别存在不平衡的长尾数据，具有大量缺陷的噪声数据，等等。本文研究了如何在不同的视觉任务中解决三种常见的数据缺陷。

首先，研究了图像分类中的偏置问题。本文提出一个新的基准，通过数据增强具有可控偏差。对现有的偏差消除方法进行了彻底的比较，并提出了一种简单的方法，优于其他更复杂的对比方法。其次，研究了图像描述中的长尾问题。展示了现有的字幕模型如何更喜欢常见的概念，并由于长尾而生成过度通用的字幕。为解决该问题，在评估方面，提出了一种新的指标来同时捕捉唯一性和准确性。在建模方面，引入了一种推理时间重排序技术，以生成多样化和信息量大的标题。最后，对视频检索中的噪声问题进行了研究。展示了噪声注释如何在模型训练和评估中引入挑战。然后，我们提出一种简单而有效的多查询方法来解决这个问题。通过大量的实验表明，多查询训练可以带来优越的性能，而多查询评估可以更好地反映检索模型的真实能力。

https://dataspace.princeton.edu/bitstream/88435/dsp019p290d57c/1/Wang_princeton_0181D_14404.pdf