論文の概要: Multi-Task Learning for Visual Scene Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14896v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 16:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 12:40:42.835905
• Title: Multi-Task Learning for Visual Scene Understanding
• Title（参考訳）: 視覚シーン理解のためのマルチタスク学習
• Authors: Simon Vandenhende
• Abstract要約: この論文はコンピュータビジョンの文脈におけるマルチタスク学習に関するものである。 マルチタスク学習の重要な側面に対処するいくつかの手法を提案する。 その結果,マルチタスク学習の最先端にいくつかの進歩が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.191593674138455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent progress in deep learning, most approaches still go for a silo-like solution, focusing on learning each task in isolation: training a separate neural network for each individual task. Many real-world problems, however, call for a multi-modal approach and, therefore, for multi-tasking models. Multi-task learning (MTL) aims to leverage useful information across tasks to improve the generalization capability of a model. This thesis is concerned with multi-task learning in the context of computer vision. First, we review existing approaches for MTL. Next, we propose several methods that tackle important aspects of multi-task learning. The proposed methods are evaluated on various benchmarks. The results show several advances in the state-of-the-art of multi-task learning. Finally, we discuss several possibilities for future work.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩にもかかわらず、ほとんどのアプローチは依然としてサイロのようなソリューションを目指しており、個々のタスクを個別に学習することに集中している。 しかし、現実世界の多くの問題は、マルチモーダルアプローチであり、それゆえにマルチタスクモデルである。 マルチタスク学習(MTL)は、タスク間で有用な情報を活用し、モデルの一般化能力を改善することを目的としている。 この論文はコンピュータビジョンの文脈におけるマルチタスク学習に関するものである。 まず、MTLの既存のアプローチについてレビューする。 次に,マルチタスク学習の重要な側面に取り組む手法を提案する。 提案手法は様々なベンチマークで評価される。 その結果,マルチタスク学習の最先端にいくつかの進歩が見られる。 最後に,今後の作業の可能性について検討する。

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