論文の概要: NEVIS'22: A Stream of 100 Tasks Sampled from 30 Years of Computer Vision Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11747v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 18:57:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 13:08:54.251848
• Title: NEVIS'22: A Stream of 100 Tasks Sampled from 30 Years of Computer Vision Research
• Title（参考訳）: NEVIS'22:30年間のコンピュータビジョン研究から得られた100のタスクのストリーム
• Authors: Jorg Bornschein, Alexandre Galashov, Ross Hemsley, Amal Rannen-Triki, Yutian Chen, Arslan Chaudhry, Xu Owen He, Arthur Douillard, Massimo Caccia, Qixuang Feng, Jiajun Shen, Sylvestre-Alvise Rebuffi, Kitty Stacpoole, Diego de las Casas, Will Hawkins, Angeliki Lazaridou, Yee Whye Teh, Andrei A. Rusu, Razvan Pascanu and Marc'Aurelio Ranzato
• Abstract要約: 我々は100以上の視覚的分類タスクのストリームからなるベンチマークであるNever Ending VIsual-classification Stream (NEVIS'22)を紹介する。 分類に制限されているにもかかわらず,OCRからテクスチャ分析,群集数,シーン認識など,様々なタスクが生み出されている。 NEVIS'22は、タスクの規模と多様性のために、現在のシーケンシャルな学習アプローチに対して前例のない課題を提起している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.53307645791179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the Never Ending VIsual-classification Stream (NEVIS'22), a benchmark consisting of a stream of over 100 visual classification tasks, sorted chronologically and extracted from papers sampled uniformly from computer vision proceedings spanning the last three decades. The resulting stream reflects what the research community thought was meaningful at any point in time. Despite being limited to classification, the resulting stream has a rich diversity of tasks from OCR, to texture analysis, crowd counting, scene recognition, and so forth. The diversity is also reflected in the wide range of dataset sizes, spanning over four orders of magnitude. Overall, NEVIS'22 poses an unprecedented challenge for current sequential learning approaches due to the scale and diversity of tasks, yet with a low entry barrier as it is limited to a single modality and each task is a classical supervised learning problem. Moreover, we provide a reference implementation including strong baselines and a simple evaluation protocol to compare methods in terms of their trade-off between accuracy and compute. We hope that NEVIS'22 can be useful to researchers working on continual learning, meta-learning, AutoML and more generally sequential learning, and help these communities join forces towards more robust and efficient models that efficiently adapt to a never ending stream of data. Implementations have been made available at https://github.com/deepmind/dm_nevis.
• Abstract（参考訳）: 我々は,過去30年間のコンピュータビジョン処理から一様に抽出された文書から,100以上の視覚的分類タスクのストリームからなるベンチマークであるNever Ending VIsual-classification Stream (NEVIS'22)を紹介した。 その結果の流れは、調査コミュニティがどんな時点でも有意義だと考えたことを反映している。 分類に制限されているにもかかわらず,OCRからテクスチャ分析,群集数,シーン認識など,様々なタスクが生み出されている。 この多様性は、広範囲のデータセットサイズにも反映されており、4桁を超える。 全体として、NEVIS'22は、タスクの規模と多様性のため、現在の逐次学習アプローチでは前例のない課題を呈するが、単一のモダリティに制限され、各タスクは古典的な教師付き学習問題である。 さらに,高いベースラインと簡単な評価プロトコルを含む参照実装を提供し,精度と計算のトレードオフの観点からメソッドの比較を行う。 NEVIS'22は、継続的な学習、メタラーニング、AutoML、より一般的にはシーケンシャルな学習に取り組んでいる研究者にとって有用であり、これらのコミュニティが、絶え間ないデータストリームに効率的に適応するより堅牢で効率的なモデルに協力するのに役立つことを期待しています。 実装はhttps://github.com/deepmind/dm_nevisで利用可能である。

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