Fugu-MT 論文翻訳(概要): NoFADE: Analyzing Diminishing Returns on CO2 Investment

論文の概要: NoFADE: Analyzing Diminishing Returns on CO2 Investment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14059v1
Date: Sun, 28 Nov 2021 05:48:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-30 16:31:34.506214
Title: NoFADE: Analyzing Diminishing Returns on CO2 Investment
Title（参考訳）: NoFADE:CO2投資の縮小リターンの分析
Authors: Andre Fu and Justin Tran and Andy Xie and Jonathan Spraggett and Elisa Ding and Chang-Won Lee and Kanav Singla and Mahdi S. Hosseini and Konstantinos N. Plataniotis
Abstract要約: NoFADEは、モデル-データセット-複雑な関係を定量化する新しいエントロピーベースの計量である。 NoFADEは、CVコミュニティがモデルとデータセットを同様のベースで比較し、非依存のプラットフォームを確立することを可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.539221177092575
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Climate change continues to be a pressing issue that currently affects society at-large. It is important that we as a society, including the Computer Vision (CV) community take steps to limit our impact on the environment. In this paper, we (a) analyze the effect of diminishing returns on CV methods, and (b) propose a \textit{``NoFADE''}: a novel entropy-based metric to quantify model--dataset--complexity relationships. We show that some CV tasks are reaching saturation, while others are almost fully saturated. In this light, NoFADE allows the CV community to compare models and datasets on a similar basis, establishing an agnostic platform.
Abstract（参考訳）: 気候変動は、現在社会に大きな影響を及ぼす差し迫った問題であり続けている。我々は,コンピュータビジョン(CV)コミュニティを含む社会として,環境への影響を制限する措置を講じることが重要である。本稿では, (a)cv法におけるリターン低下の影響を解析し、 (b)モデル-データセット-複合関係を定量化する新しいエントロピーベースの計量である \textit{``nofade''} を提案する。いくつかのCVタスクが飽和状態に達している一方で、他のタスクはほぼ飽和状態にある。この点において、NoFADEはCVコミュニティがモデルとデータセットを同様のベースで比較し、非依存のプラットフォームを確立することを可能にする。

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