Fugu-MT 論文翻訳(概要): 1st Place Solution in Google Universal Images Embedding

論文の概要: 1st Place Solution in Google Universal Images Embedding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08473v1
Date: Sun, 16 Oct 2022 07:46:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-18 19:19:52.222312
Title: 1st Place Solution in Google Universal Images Embedding
Title（参考訳）: google universal images埋め込みにおける第1位ソリューション
Authors: Shihao Shao and Qinghua Cui
Abstract要約: 本稿では,Google Universal Images Embedding Competition on Kaggleにおいて,第1位となるソリューションを提案する。ソリューションの強調された部分は、1)トレーニングと微調整を行う新しい方法、2)埋め込みを行うモデルのプールにより良いアンサンブルのアイデア、3)高解像度と重なり合うパッチに対する微調整の潜在的なトレードオフに基づいています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents the 1st place solution for the Google Universal Images Embedding Competition on Kaggle. The highlighted part of our solution is based on 1) A novel way to conduct training and fine-tuning; 2) The idea of a better ensemble in the pool of models that make embedding; 3) The potential trade-off between fine-tuning on high-resolution and overlapping patches; 4) The potential factors to work for the dynamic margin. Our solution reaches 0.728 in the private leader board, which achieve 1st place in Google Universal Images Embedding Competition.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Google Universal Images Embedding Competition on Kaggleの1位となるソリューションを提案する。私たちのソリューションのハイライトは 1) 訓練及び微調整を行うための新規な方法 2) 埋め込みを行うモデルのプールにおけるより良いアンサンブルのアイデア 3) 高分解能の微調整と重複パッチとの潜在的なトレードオフ 4) ダイナミックマージンのために働く可能性のある因子。当社のソリューションはプライベートリーダボードで0.728に達し、Google Universal Images Embedding Competitionで1位を獲得しました。

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