Fugu-MT 論文翻訳(概要): Facing the Hard Problems in FGVC

論文の概要: Facing the Hard Problems in FGVC

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13190v2
Date: Wed, 24 Jun 2020 20:24:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 23:17:20.178652
Title: Facing the Hard Problems in FGVC
Title（参考訳）: fgvcの困難に直面する
Authors: Connor Anderson, Matt Gwilliam, Adam Teuscher, Andrew Merrill, Ryan Farrell
Abstract要約: モデルがある種の「ハード」なイメージと普遍的に苦労する一方で、補完的な誤りを犯していることを示す。補完モデルを組み合わせることで、一般的なCUB-200データセットの精度が5%以上向上することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4499092754102874
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In fine-grained visual categorization (FGVC), there is a near-singular focus in pursuit of attaining state-of-the-art (SOTA) accuracy. This work carefully analyzes the performance of recent SOTA methods, quantitatively, but more importantly, qualitatively. We show that these models universally struggle with certain "hard" images, while also making complementary mistakes. We underscore the importance of such analysis, and demonstrate that combining complementary models can improve accuracy on the popular CUB-200 dataset by over 5%. In addition to detailed analysis and characterization of the errors made by these SOTA methods, we provide a clear set of recommended directions for future FGVC researchers.
Abstract（参考訳）: きめ細かい視覚分類(FGVC)では、最先端(SOTA)の精度を追求するために、ほぼ特異な焦点がある。この研究は、最近のSOTA法の性能を定量的に、さらに重要なのは質的に、慎重に分析する。これらのモデルが特定の「ハード」なイメージと普遍的に苦労し、補完的な誤りを犯していることを示す。このような分析の重要性を強調し,一般的なcub-200データセットにおいて,補完モデルの組み合わせによって精度が5%以上向上できることを実証する。これらのSOTA手法による誤差の詳細な解析と評価に加えて、将来のFGVC研究者に推奨される方向の明確なセットを提供する。

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