論文の概要: Image Classification with Small Datasets: Overview and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12478v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 17:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 16:08:00.169506
• Title: Image Classification with Small Datasets: Overview and Benchmark
• Title（参考訳）: 小さなデータセットによる画像分類:概要とベンチマーク
• Authors: L. Brigato, B. Barz, L. Iocchi, and J. Denzler
• Abstract要約: 私たちは過去の研究を体系的に組織化し、結合し、現在分断され散らばっているコミュニティを統合する。 本稿では,アプローチの客観的比較を可能にする共通ベンチマークを提案する。 このベンチマークを用いて、標準のクロスエントロピーベースラインと、有名な会場で2017年から2021年にかけて発行された10の既存手法を再評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image classification with small datasets has been an active research area in the recent past. However, as research in this scope is still in its infancy, two key ingredients are missing for ensuring reliable and truthful progress: a systematic and extensive overview of the state of the art, and a common benchmark to allow for objective comparisons between published methods. This article addresses both issues. First, we systematically organize and connect past studies to consolidate a community that is currently fragmented and scattered. Second, we propose a common benchmark that allows for an objective comparison of approaches. It consists of five datasets spanning various domains (e.g., natural images, medical imagery, satellite data) and data types (RGB, grayscale, multispectral). We use this benchmark to re-evaluate the standard cross-entropy baseline and ten existing methods published between 2017 and 2021 at renowned venues. Surprisingly, we find that thorough hyper-parameter tuning on held-out validation data results in a highly competitive baseline and highlights a stunted growth of performance over the years. Indeed, only a single specialized method dating back to 2019 clearly wins our benchmark and outperforms the baseline classifier.
• Abstract（参考訳）: 近年,小さなデータセットを用いた画像分類が活発に研究されている。 しかしながら、この領域の研究はまだ初期段階にあるため、信頼性と真実の進歩を保証するための2つの重要な要素が欠落している。 この記事は両方の問題を扱っている。 まず,過去の研究を体系的に整理し,結びつけて,現在断片化され分散しているコミュニティを集約する。 第2に,アプローチの客観的比較を可能にする共通ベンチマークを提案する。 さまざまなドメイン(自然画像、医療画像、衛星データなど)とデータタイプ(rgb、grayscale、multispectral)にまたがる5つのデータセットで構成される。 このベンチマークを用いて、標準のクロスエントロピーベースラインと、有名な会場で2017年から2021年にかけて発行された10の既存手法を再評価する。 驚いたことに、ホールドアウト検証データに対する徹底的なハイパーパラメータチューニングは、非常に競争力のあるベースラインとなり、長年にわたるパフォーマンスの停滞を強調している。 実際、2019年までさかのぼる単一の特殊なメソッドだけが、ベンチマークで明らかに勝利し、ベースライン分類器を上回っています。

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