image-perturbation

이미지 교란은 입력 이미지에 노이즈, 압축, 해상도 저하, 블러, 색상 변형 등 인위적 변형을 가하여 모델의 민감도를 평가하는 변형군을 의미한다. 각 교란은 데이터 전처리와 모델의 특성에 따라 성능 저하 폭이 달라지며, 평가 결과는 강건성 진단과 보완책 설계에 직접적인 근거를 제공한다. 플랫폼은 이러한 교란 축을 축으로 삼아 모델별 성능을 비교할 수 있게 한다.