論文の概要: Efficient Graph-Friendly COCO Metric Computation for Train-Time Model Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12120v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 22:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 13:50:04.246331
• Title: Efficient Graph-Friendly COCO Metric Computation for Train-Time Model Evaluation
• Title（参考訳）: 列車時間モデル評価のためのグラフフレンドリーCOCOメトリック計算の効率化
• Authors: Luke Wood, Francois Chollet
• Abstract要約: 我々はCOCO平均精度を計算し、リコールするグラフフレンドリーなアルゴリズムを提案する。 我々の貢献には、平均精度の正確な近似アルゴリズム、COCO平均精度とCOCOリコールのオープンソース実装、そして我々の実装の精度を検証するための広範な数値ベンチマークが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating the COCO mean average precision (MaP) and COCO recall metrics as part of the static computation graph of modern deep learning frameworks poses a unique set of challenges. These challenges include the need for maintaining a dynamic-sized state to compute mean average precision, reliance on global dataset-level statistics to compute the metrics, and managing differing numbers of bounding boxes between images in a batch. As a consequence, it is common practice for researchers and practitioners to evaluate COCO metrics as a post training evaluation step. With a graph-friendly algorithm to compute COCO Mean Average Precision and recall, these metrics could be evaluated at training time, improving visibility into the evolution of the metrics through training curve plots, and decreasing iteration time when prototyping new model versions. Our contributions include an accurate approximation algorithm for Mean Average Precision, an open source implementation of both COCO mean average precision and COCO recall, extensive numerical benchmarks to verify the accuracy of our implementations, and an open-source training loop that include train-time evaluation of mean average precision and recall.
• Abstract（参考訳）: 現代のディープラーニングフレームワークの静的計算グラフの一部として、COCO平均平均精度(MaP)とCOCOリコールメトリクスを評価することは、ユニークな課題である。 これらの課題には、平均精度を計算するために動的サイズの状態を維持すること、メトリクスを計算するためにグローバルデータセットレベルの統計に依存すること、バッチ内の画像間で異なる数のバウンディングボックスを管理することが含まれる。 結果として、研究者や実践者がCOCOメトリクスをポストトレーニング評価ステップとして評価することが一般的である。 coco平均平均精度とリコールを計算するグラフフレンドリーなアルゴリズムによって、これらのメトリクスはトレーニング時に評価され、トレーニング曲線プロットによるメトリクスの進化の可視性が向上し、新しいモデルバージョンのプロトタイピング時のイテレーション時間が短縮される。 提案手法は,平均平均精度の正確な近似アルゴリズム,coco平均精度とcocoリコールのオープンソース実装,実装の精度を検証するための広範な数値ベンチマーク,平均精度とリコールのトレインタイム評価を含むオープンソースのトレーニングループなどを含む。

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