English(EN) Feature-Spectral Fragility in Segmentation: Dataset Dependence, Architecture-Specific Localization, and Spectral Correlates

分割模型显示出数据集依赖的特征谱脆弱性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

一篇新研究论文探讨了计算机视觉中分割模型的脆弱性，重点关注它们对学习到的特征表示中频率内容的依赖性。该研究将低通滤波应用于 CNN、状态空间模型 (SSM) 和 Transformer 架构在 CVC-ClinicDB 和 ISIC2018 两个数据集上的内部表示。结果显示性能显著下降，尤其是在 CVC-ClinicDB 上，其严重程度因架构和数据集而异。研究还发现，对这些谱干预的敏感性位于特定架构的深度，并表明特征谱鲁棒性与输入域谱鲁棒性不同。 AI

影响强调了分割模型中潜在的漏洞，表明需要更强大的特征表示学习。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Subhash Kashyap · 2026-09-01 04:00

分割中的特征谱脆弱性：数据集依赖性、架构特定定位和谱相关性

arXiv:2608.29167v1 Announce Type: new Abstract: Robustness of segmentation models is commonly assessed through input-domain perturbations, while dependence on frequency content within learned feature representations remains less understood. We probe this dependence using targeted…

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分割中的特征谱脆弱性：数据集依赖性、架构特定定位和谱相关性

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