論文の概要: Adaptive Threshold for Better Performance of the Recognition and Re-identification Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14305v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 15:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 11:35:22.375694
• Title: Adaptive Threshold for Better Performance of the Recognition and Re-identification Models
• Title（参考訳）: 認識・再識別モデルの性能向上のための適応閾値
• Authors: Bharat Bohara
• Abstract要約: LFWデータセットと自己準備型アスリートデータセット上で,オンライン最適化に基づく統計的特徴学習適応技術を開発した。 適応しきい値を採用するこの方法は、通常任意の分類および識別タスクでヒットアンドトライ法を介して取られる固定しきい値0.3,0.5,0.7と比較してモデル精度が12〜45%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Choosing a decision threshold is one of the challenging job in any classification tasks. How much the model is accurate, if the deciding boundary is not picked up carefully, its entire performance would go in vain. On the other hand, for imbalance classification where one of the classes is dominant over another, relying on the conventional method of choosing threshold would result in poor performance. Even if the threshold or decision boundary is properly chosen based on machine learning strategies like SVM and decision tree, it will fail at some point for dynamically varying databases and in case of identity-features that are more or less similar, like in face recognition and person re-identification models. Hence, with the need for adaptability of the decision threshold selection for imbalanced classification and incremental database size, an online optimization-based statistical feature learning adaptive technique is developed and tested on the LFW datasets and self-prepared athletes datasets. This method of adopting adaptive threshold resulted in 12-45% improvement in the model accuracy compared to the fixed threshold {0.3,0.5,0.7} that are usually taken via the hit-and-trial method in any classification and identification tasks. Source code for the complete algorithm is available at: https://github.com/Varat7v2/adaptive-threshold
• Abstract（参考訳）: 決定しきい値を選択することは、どの分類タスクでも難しい仕事の1つです。 モデルがどの程度正確かは、決定された境界が慎重に拾われなければ、パフォーマンス全体が無駄になります。 一方,一方のクラスが他方よりも優勢な不均衡分類では,従来のしきい値選択法に依存すると性能が低下する。 しきい値や決定境界が、SVMや決定木といった機械学習戦略に基づいて適切に選択されたとしても、動的に変化するデータベースや、顔認識や人物の再識別モデルなど、ほぼ類似したアイデンティティ機能では、何らかの点で失敗する。 これにより、不均衡分類とインクリメンタルデータベースサイズに対する決定しきい値選択の適応性が必要となり、lfwデータセットおよび自己準備アスリートデータセット上でオンライン最適化に基づく統計的特徴学習適応技術が開発・テストされる。 この適応しきい値を採用する手法は、どの分類や識別タスクにおいても、通常hit-and-trial法で取られる固定しきい値 {0.3,0.5,0.7} と比較して、モデルの精度が12-45%向上した。 完全なアルゴリズムのソースコードは、https://github.com/Varat7v2/adaptive-thresholdで入手できる。

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