論文の概要: Impact of ImageNet Model Selection on Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02559v1
• Date: Thu, 6 Feb 2020 23:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 12:56:12.299791
• Title: Impact of ImageNet Model Selection on Domain Adaptation
• Title（参考訳）: imagenetモデル選択がドメイン適応に及ぼす影響
• Authors: Youshan Zhang and Brian D. Davison
• Abstract要約: 本稿では,異なる画像ネットモデルがドメイン適応問題に対する転送精度に与える影響について検討する。 ImageNetモデルの精度が向上し、ドメイン適応問題の精度が向上する。 また、各ニューラルネットワークのアーキテクチャを調べ、特徴抽出に最適な層を見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.016647703500883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are widely used in image classification problems. However, little work addresses how features from different deep neural networks affect the domain adaptation problem. Existing methods often extract deep features from one ImageNet model, without exploring other neural networks. In this paper, we investigate how different ImageNet models affect transfer accuracy on domain adaptation problems. We extract features from sixteen distinct pre-trained ImageNet models and examine the performance of twelve benchmarking methods when using the features. Extensive experimental results show that a higher accuracy ImageNet model produces better features, and leads to higher accuracy on domain adaptation problems (with a correlation coefficient of up to 0.95). We also examine the architecture of each neural network to find the best layer for feature extraction. Together, performance from our features exceeds that of the state-of-the-art in three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは画像分類問題に広く利用されている。 しかし、異なるディープニューラルネットワークの機能がどのようにドメイン適応問題に影響を及ぼすかは、ほとんど問題になっていない。 既存の方法は、他のニューラルネットワークを探索することなく、あるイメージネットモデルから深い特徴を抽出することが多い。 本稿では,異なる画像ネットモデルがドメイン適応問題に対する転送精度に与える影響について検討する。 本研究では,プリトレーニングされた16種類のimagenetモデルから特徴を抽出し,その特徴を用いた12種類のベンチマーク手法の性能について検討する。 大規模な実験の結果、画像ネットモデルの方が精度が高く、ドメイン適応問題(相関係数0.95)の精度が高いことが示されている。 また,各ニューラルネットワークのアーキテクチャを調べ,特徴抽出のための最善のレイヤを見つける。 共に、我々の機能によるパフォーマンスは、3つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを上回っています。

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