論文の概要: Convolutional Ensembling based Few-Shot Defect Detection Technique
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03288v1
- Date: Fri, 5 Aug 2022 17:29:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-08 12:11:13.615535
- Title: Convolutional Ensembling based Few-Shot Defect Detection Technique
- Title（参考訳）: 畳み込みセンシングに基づく少数ショット欠陥検出手法
- Authors: Soumyajit Karmakar, Abeer Banerjee, Sanjay Singh
- Abstract要約: 我々は,複数の事前学習された畳み込みモデルの知識ベースを用いる,複数ショット分類に対する新しいアプローチを提案する。
本フレームワークでは,パラメータの総数を劇的に削減しつつ,精度を高めるために,新しいアンサンブル手法を用いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the past few years, there has been a significant improvement in the
domain of few-shot learning. This learning paradigm has shown promising results
for the challenging problem of anomaly detection, where the general task is to
deal with heavy class imbalance. Our paper presents a new approach to few-shot
classification, where we employ the knowledge-base of multiple pre-trained
convolutional models that act as the backbone for our proposed few-shot
framework. Our framework uses a novel ensembling technique for boosting the
accuracy while drastically decreasing the total parameter count, thus paving
the way for real-time implementation. We perform an extensive hyperparameter
search using a power-line defect detection dataset and obtain an accuracy of
92.30% for the 5-way 5-shot task. Without further tuning, we evaluate our model
on competing standards with the existing state-of-the-art methods and
outperform them.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間で、数発の学習の領域で大幅な改善があった。
この学習パラダイムは,集団不均衡に対処する一般的な課題である異常検出の課題に対して,有望な結果を示した。
本稿では,複数の事前学習された畳み込みモデルの知識ベースを用いて,複数ショットの分類に新たなアプローチを提案する。
本フレームワークでは,パラメータの総数を劇的に削減しつつ,精度を高めるために,新しいアンサンブル手法を用いて,リアルタイム実装を実現する。
電力線欠陥検出データセットを用いて広範にハイパーパラメータ探索を行い、5ウェイ5ショットタスクの精度92.30%を得る。
さらなるチューニングを行なわずに、既存の最先端手法と競合する標準をモデルとして評価し、性能を向上する。
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