論文の概要: Revisiting Hotels-50K and Hotel-ID

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10200v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 21:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:30:20.313707
• Title: Revisiting Hotels-50K and Hotel-ID
• Title（参考訳）: ホテル50KとホテルIDの見直し
• Authors: Aarash Feizi, Arantxa Casanova, Adriana Romero-Soriano, Reihaneh Rabbany
• Abstract要約: 本稿では,ホテル50KとホテルIDの2つのホテル認識データセットの改訂版を提案する。 再検討されたバージョンは、意図した現実世界のアプリケーションとの整合性を改善するために、さまざまなレベルの困難を伴う評価設定を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.794489647730955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose revisited versions for two recent hotel recognition datasets: Hotels50K and Hotel-ID. The revisited versions provide evaluation setups with different levels of difficulty to better align with the intended real-world application, i.e. countering human trafficking. Real-world scenarios involve hotels and locations that are not captured in the current data sets, therefore it is important to consider evaluation settings where classes are truly unseen. We test this setup using multiple state-of-the-art image retrieval models and show that as expected, the models' performances decrease as the evaluation gets closer to the real-world unseen settings. The rankings of the best performing models also change across the different evaluation settings, which further motivates using the proposed revisited datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近のホテル認識データセットであるHotels50KとHotel-IDの改訂版を提案する。 改訂されたバージョンは、意図した現実世界のアプリケーション、すなわち人身売買に対抗するために、様々なレベルの評価設定を提供する。 現実のシナリオには、現在のデータセットにキャプチャされていないホテルやロケーションが含まれるため、クラスが本当に目に見えないような評価設定を検討することが重要です。 我々は,複数の最先端画像検索モデルを用いてこの設定をテストし,期待通り,評価が実世界の未認識設定に近づくにつれて,モデルの性能が低下することを示す。 ベストパフォーマンスモデルのランキングは、異なる評価設定で変更され、提案された再訪データセットの使用をさらに動機付ける。

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