【语义分割任务中使用合成数据来评估模型的可靠性分析】

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《Reliability in Semantic Segmentation: Can We Use Synthetic Data?》这篇论文探讨了在语义分割任务中使用合成数据来评估模型的可靠性。以下是论文的主要方法和发现： 1. **生成合成数据**： - 论文中使用了经过微调的Stable Diffusion模型来生成零样本（zero-shot）的合成数据，这些数据模拟了在域外（OOD）领域或带有OOD对象的场景。 - 通过文本提示，可以生成任意目标域的数据，这使得模型能够在极端罕见的条件下进行压力测试。 2. **评估模型鲁棒性**： - 论文中评估了预训练的分割模型在合成数据上的表现，并将其与真实OOD数据上的表现进行了比较。研究发现，合成数据上的表现与真实数据上的表现具有高度相关性，表明合成数据可以作为评估模型鲁棒性的可靠指标。 - 通过生成具有不同天气条件（如雾、雨、雪）和地理变化的数据，研究了模型在这些 ………………………………