Fugu-MT 論文翻訳(概要): 5th Place Solution to Kaggle Google Universal Image Embedding Competition

論文の概要: 5th Place Solution to Kaggle Google Universal Image Embedding Competition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09495v1
Date: Tue, 18 Oct 2022 00:34:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-19 14:59:17.633290
Title: 5th Place Solution to Kaggle Google Universal Image Embedding Competition
Title（参考訳）: Google Universal Image Embeddingコンペティション、第5位に
Authors: Noriaki Ota, Shingo Yokoi, Shinsuke Yamaoka
Abstract要約: 本稿では,2022年のGoogle Universal Image Embedding Competitionで5位にランクインしたソリューションを提案する。我々はopenclipリポジトリからのCLIPのViT-Hビジュアルエンコーダをバックボーンとして使用し、ArcFaceを使用してBatchNormalizationとLinear Layerで構成されたヘッドモデルをトレーニングする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present our solution, which placed 5th in the kaggle Google Universal Image Embedding Competition in 2022. We use the ViT-H visual encoder of CLIP from the openclip repository as a backbone and train a head model composed of BatchNormalization and Linear layers using ArcFace. The dataset used was a subset of products10K, GLDv2, GPR1200, and Food101. And applying TTA for part of images also improves the score. With this method, we achieve a score of 0.684 on the public and 0.688 on the private leaderboard. Our code is available. https://github.com/riron1206/kaggle-Google-Universal-Image-Embedding-Competition-5th-Place-Solution
Abstract（参考訳）: 本稿では,2022年のGoogle Universal Image Embedding Competitionで5位にランクインしたソリューションを提案する。我々はopenclipリポジトリからのCLIPのViT-Hビジュアルエンコーダをバックボーンとして使用し、ArcFaceを使用してBatchNormalizationとLinear Layerからなるヘッドモデルをトレーニングする。使用されたデータセットはproducts10k、gldv2、gpr1200、food101のサブセットである。また、画像の一部にTTAを適用することでスコアも向上する。この方法により、一般大衆でのスコア0.684、プライベートリーダーボードでのスコア0.688を得る。私たちのコードは利用可能です。 https://github.com/riron1206/kaggle-Google-Universal-Image-Embedding-Competition-5th-Place-Solution

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