論文の概要: Improving filling level classification with adversarial training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04057v1
- Date: Mon, 8 Feb 2021 08:32:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-09 15:59:09.556282
- Title: Improving filling level classification with adversarial training
- Title（参考訳）: 対向訓練による充填レベル分類の改善
- Authors: Apostolos Modas and Alessio Xompero and Ricardo Sanchez-Matilla and
Pascal Frossard and Andrea Cavallaro
- Abstract要約: 単一画像からカップや飲料グラスのコンテントのレベルを分類する問題について検討する。
汎用ソースデータセットで逆トレーニングを使用し、タスク固有のデータセットでトレーニングを洗練します。
ソース領域における逆学習による伝達学習は,テストセットの分類精度を常に向上させることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.01594595780928
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the problem of classifying - from a single image - the level
of content in a cup or a drinking glass. This problem is made challenging by
several ambiguities caused by transparencies, shape variations and partial
occlusions, and by the availability of only small training datasets. In this
paper, we tackle this problem with an appropriate strategy for transfer
learning. Specifically, we use adversarial training in a generic source dataset
and then refine the training with a task-specific dataset. We also discuss and
experimentally evaluate several training strategies and their combination on a
range of container types of the CORSMAL Containers Manipulation dataset. We
show that transfer learning with adversarial training in the source domain
consistently improves the classification accuracy on the test set and limits
the overfitting of the classifier to specific features of the training data.
- Abstract（参考訳）: 私たちは、カップや飲料ガラスの含有量のレベル - 単一の画像から - 分類の問題を調査します。
この問題は、透明性、形状のバリエーション、部分的な閉塞によるいくつかの曖昧さと、小さなトレーニングデータセットのみが利用できることによる課題である。
本稿では,転送学習のための適切な戦略を用いてこの問題に取り組む。
具体的には、一般的なソースデータセットで逆トレーニングを使用し、タスク固有のデータセットでトレーニングを洗練します。
また、CORSMAL Containers Manipulationデータセットのコンテナタイプに関するいくつかのトレーニング戦略とその組み合わせを議論および実験的に評価します。
ソース領域における逆行訓練による伝達学習は、テストセットの分類精度を一貫して改善し、分類器のオーバーフィッティングをトレーニングデータの特定の特徴に制限することを示す。
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