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这篇论文提出了利用diffusion model作为data source来测评模型鲁棒性。提出的ImageNet-D数据集有效地降低state-of-art模型的测试准确率，降低幅度最高达60%，其中便包括了 CLIP，MiniGPT-4和LLaVa-NeXT等主流模型。
标题
：《ImageNet-D: Benchmarking Neural Network Robustness on Diffusion Synthetic Object》

论文
：
https://arxiv.org/pdf/2403.18775.pdf
主页
：
https://chenshuang-zhang.github.io/imagenet_d/
源码
：
https://github.com/chenshuang-zhang/imagenet_d
数据
：
https://drive.google.com/file/d/11zTXmg5yNjZwi8bwc541M1h5tPAVGeQc/view

导读

本文作为被CVPR 2024接收的论文，幸运地成为324篇Highlight之一。
这篇论文提出了利用diffusion model作为data source来测评模型鲁棒性。提出的ImageNet-D数据集有效地降低state-of-art模型的测试准确率，降低幅度最高达60%，其中便包括了 CLIP，MiniGPT-4和LLaVa-NeXT等主流模型。
ImageNet-D从新的角度揭露了当前模型的failure case，启发未来模型升级。同时，ImageNet-D对于未来如何利用diffusion model生成更多的测试基准提供了参考。
本文第一作者Chenshuang Zhang和通讯作者Chengzhi Mao为清华大学校友，欢迎访问论文github。如果本工作对您有所帮助或者启发，请为该github仓库点亮一颗星，欢迎引用和交流。

背景与动机

近年来，神经网络在从图像分类到视觉问题回答等任务中取得了显著的成就。随着神经网络的广泛应用，如何评估神经网络的鲁棒性出于安全原因变得越来越重要。
为了评估神经网络的鲁棒性，ObjectNet收集了由人工拍摄的真实世界物体图像，这一过程既耗时又费力。为了提高数据收集效率，过于的研究提出使用合成图像作为测试图像。例如：
  • ImageNet-C引入了一系列low level的corruption，如高斯噪声和模糊。
  • ImageNet-9使用简单的剪切和粘贴技术创建关于物体背景的鲁棒性基准，但这些图像并不现实。
  • Stylized-ImageNet通过改变ImageNet图像的纹理生成新图像，却难以控制其他的因素，如图像背景等。
为什么说ImageNet-D很关键？
简单来说，ImageNet-D充分利用 diffusion model 生成高质量的图像作为数据来源，从中挖掘困难样本组成最终数据集。
实验结果表明，ImageNet-D 有效降低了大量模型的测试准确率，包括最新的大模型 CLIP 和 LLaVa-NeXT等。
ImageNet-D从一个崭新的角度揭露了当前大模型的错误，有利于启发模型的进一步迭代。
同时，整体数据集构建流程高效而灵活，可快速扩展到新的测试任务，为未来不同任务和场景构建测试基准提供了参考。
数据集图像示例
ImageNet-D数据集包含来自113个数据类别的4835张图像，有着不同的背景（background）、纹理（texture）和材料（material）组成. 和以往的合成数据集相比，ImageNet-D图像质量更高，且生成更为灵活可控。更多图像示例参见论文及github。
数据集构建框架
如上所述，ImageNet-D 基于 Stable Diffusion 模型生成。
首先，为了获得更加多样性的样本，论文获取了大量图像类别和属性（如背景）组合。
随后，本文利用了已知模型进行样本筛选，即若一张图片使得全部已知模型分类错误，那么将此图片加入最终测试集。
最后，通过引入了人工校验去除质量不佳的样本，并采用Amazon Mechanical Turk进行最终质量校验。

实验

首先，可以看到，和ImageNet-D相比，其有效降低了各个模型的test accuracy，降低幅度最高达60%！
其次，通过将ImageNet-D图像输入到大模型MiniGPT-4和LLaVa-1.5中，可以看到，它们对于输入图像中主要物体理解错误，均输出了错误答案：
以上实验结果表明，ImageNet-D对于当前视觉模型和VQA模型来说很有难度，其从一个新的角度展示了模型的failure cases，有利于启发未来的模型升级。
最后，一起看下更多结果和讨论。
模型准确率提高。本文从多个角度分析了如何提高ImageNet-D上的测试准确率。例如，我们发现改变模型结构，如ConvNext，并不能全面提高ImageNet-D准确率。增加模型训练数据对准确率提高有所帮助。更多实验和分析见论文。
最近邻搜索。除了图像分类任务外，ImageNet-D同时揭露了模型在最近邻搜索（nearest neighbor search）上的failure case。
将ImageNet-D中图像作为query图像，基于CLIP模型在ImageNet中搜索最相似的图像，返回结果如下图所示。
有趣的是，CLIP并为返回于query图像物体类别一致的图像，返回图像与query图像背景相似，或者物体类别与query图像背景有关。
利用生成图片作为训练数据。在数据集生成过程中，我们选取已知模型的共同错误（shared failures）作为最终测试集。
为了测试生成图片对于模型训练的作用，我们将已知模型分类正确的图片加入训练集进行模型训练。
如下表所示，有趣的是，利用生成图片训练模型不仅提升了ImageNet-D的分类准确率，对于自然图像组成的ObjectNet数据集分类准确率有1.34%提升。更多实验细节参见论文。

结论

本文基于diffusion models，提出了一个新的测试数据集ImageNet-D。通过和已有测试集相比，ImageNet-D有着更高的图像质量，数据集构建流程高效且灵活。
实验结果表明，ImageNet-D数据集有效地降低state-of-art模型的测试准确率，降低幅度最高达60%，包括CLIP，MiniGPT-4和LLaVa-NeXT等。
ImageNet-D从新的角度揭露了当前模型的failure case，启发未来模型升级。同时，ImageNet-D对于未来如何利用diffusion model生成更多的测试基准提供了参考。

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