論文の概要: A Survey of Data Optimization for Problems in Computer Vision Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11717v1
- Date: Fri, 21 Oct 2022 03:58:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 15:11:12.228359
- Title: A Survey of Data Optimization for Problems in Computer Vision Datasets
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンデータセットにおける問題に対するデータ最適化に関する調査
- Authors: Zhijing Wan, Zhixiang Wang, CheukTing Chung and Zheng Wang
- Abstract要約: 人工知能におけるデータ最適化の最近の進歩について概観する。
まず,大規模コンピュータビジョンデータセットに存在する様々な問題を要約し,解析する。
第2に,データサンプリング,データサブセット選択,アクティブラーニングという,データ最適化アルゴリズムを最適化形式に従って3つの方向に分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.578497252766423
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years have witnessed remarkable progress in artificial intelligence
(AI) thanks to refined deep network structures, powerful computing devices, and
large-scale labeled datasets. However, researchers have mainly invested in the
optimization of models and computational devices, leading to the fact that good
models and powerful computing devices are currently readily available, while
datasets are still stuck at the initial stage of large-scale but low quality.
Data becomes a major obstacle to AI development. Taking note of this, we dig
deeper and find that there has been some but unstructured work on data
optimization. They focus on various problems in datasets and attempt to improve
dataset quality by optimizing its structure to facilitate AI development. In
this paper, we present the first review of recent advances in this area. First,
we summarize and analyze various problems that exist in large-scale computer
vision datasets. We then define data optimization and classify data
optimization algorithms into three directions according to the optimization
form: data sampling, data subset selection, and active learning. Next, we
organize these data optimization works according to data problems addressed,
and provide a systematic and comparative description. Finally, we summarize the
existing literature and propose some potential future research topics.
- Abstract（参考訳）: 近年、洗練されたディープネットワーク構造、強力なコンピューティングデバイス、大規模ラベル付きデータセットのおかげで、人工知能(AI)の顕著な進歩が見られた。
しかし、研究者はモデルと計算装置の最適化に主に投資しており、良いモデルと強力な計算装置が現在容易に利用可能であるのに対し、データセットはいまだに大規模で低品質の初期段階に留まっている。
データはAI開発にとって大きな障害となる。
この点に注目して,データ最適化に関する構造化されていない作業がいくつかあることを確認した。
彼らはデータセットのさまざまな問題に注目し、AI開発を促進するためにその構造を最適化することでデータセットの品質を改善する。
本稿では,この領域における最近の進歩を概観する。
まず,大規模コンピュータビジョンデータセットに存在する様々な問題を要約し,解析する。
次に、データの最適化を定義し、データサンプリング、データサブセット選択、アクティブラーニングという最適化形式に従って、データ最適化アルゴリズムを3つの方向に分類する。
次に、これらのデータ最適化作業は、対処されたデータ問題に従って整理し、体系的かつ比較的な記述を提供する。
最後に,既存の文献を要約し,今後の研究課題を提案する。
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