論文の概要: CvS: Classification via Segmentation For Small Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00042v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 18:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 15:18:06.831665
• Title: CvS: Classification via Segmentation For Small Datasets
• Title（参考訳）: CvS:小さなデータセットのセグメンテーションによる分類
• Authors: Nooshin Mojab, Philip S. Yu, Joelle A. Hallak, Darvin Yi
• Abstract要約: 本稿では,分類ラベルをセグメントマップの予測から導出する小型データセットのコスト効率の高い分類器であるCvSを提案する。 我々は,CvSが従来の手法よりもはるかに高い分類結果が得られることを示す多種多様な問題に対して,本フレームワークの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.821178654631254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models have shown promising results in a wide range of computer vision applications across various domains. The success of deep learning methods relies heavily on the availability of a large amount of data. Deep neural networks are prone to overfitting when data is scarce. This problem becomes even more severe for neural network with classification head with access to only a few data points. However, acquiring large-scale datasets is very challenging, laborious, or even infeasible in some domains. Hence, developing classifiers that are able to perform well in small data regimes is crucial for applications with limited data. This paper presents CvS, a cost-effective classifier for small datasets that derives the classification labels from predicting the segmentation maps. We employ the label propagation method to achieve a fully segmented dataset with only a handful of manually segmented data. We evaluate the effectiveness of our framework on diverse problems showing that CvS is able to achieve much higher classification results compared to previous methods when given only a handful of examples.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、さまざまなドメインにわたる幅広いコンピュータビジョンアプリケーションで有望な結果を示している。 ディープラーニング手法の成功は、大量のデータの可用性に大きく依存しています。 深層ニューラルネットワークは、データが不足している場合に過剰に適合しがちである。 この問題は、ほんの数データポイントしかアクセスしない分類ヘッドを持つニューラルネットワークにとってさらに深刻になる。 しかし、大規模なデータセットを取得することは、いくつかのドメインでは非常に困難、困難、あるいは不可能です。 したがって、小さなデータレジームでうまく機能する分類器の開発は、限られたデータを持つアプリケーションにとって不可欠である。 本稿では,分類ラベルをセグメントマップの予測から導出した小型データセットのコスト効率の高い分類器CvSを提案する。 ラベル伝搬法を用いて,手作業による断片化データのみを用いて,完全セグメント化データセットを実現する。 我々は,CvSが従来の手法よりもはるかに高い分類結果が得られることを示す多種多様な問題に対して,本フレームワークの有効性を評価する。

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