論文の概要: Supervision Levels Scale (SLS)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09890v1
• Date: Sat, 22 Aug 2020 18:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 08:13:27.516838
• Title: Supervision Levels Scale (SLS)
• Title（参考訳）: スーパービジョンレベルスケール(SLS)
• Authors: Dima Damen and Michael Wray
• Abstract要約: 我々は、事前トレーニング、ラベルのトレーニング、トレーニングデータという、追加のコストを要しながら、メソッドに利点を与えることが知られている、監督の3つの側面を捉えます。 提案した3次元尺度は、結果表やリーダーボードに含められ、その性能だけでなく、各手法が活用するデータ監視レベルによってメソッドを手軽に比較することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.944946917484444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a three-dimensional discrete and incremental scale to encode a method's level of supervision - i.e. the data and labels used when training a model to achieve a given performance. We capture three aspects of supervision, that are known to give methods an advantage while requiring additional costs: pre-training, training labels and training data. The proposed three-dimensional scale can be included in result tables or leaderboards to handily compare methods not only by their performance, but also by the level of data supervision utilised by each method. The Supervision Levels Scale (SLS) is first presented generally fo any task/dataset/challenge. It is then applied to the EPIC-KITCHENS-100 dataset, to be used for the various leaderboards and challenges associated with this dataset.
• Abstract（参考訳）: そこで本稿では,モデルの学習に使用するデータとラベルを符号化し,与えられた性能を達成するための3次元離散的・漸進的スケールを提案する。 我々は、事前トレーニング、ラベルのトレーニング、トレーニングデータという、追加のコストを要しながら、メソッドに利点を与えることが知られている、監督の3つの側面を捉えます。 提案した3次元尺度は、結果表やリーダーボードに含められ、その性能だけでなく、各手法が活用するデータ監視レベルによってメソッドを手軽に比較することができる。 監視レベルスケール(sls)は、タスク/データセット/チャレンジに対して一般的に提示される。 その後、EPIC-KITCHENS-100データセットに適用され、このデータセットに関連するさまざまなリーダボードや課題に使用される。

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