論文の概要: Does progress on ImageNet transfer to real-world datasets?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04644v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 18:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 17:12:47.615337
• Title: Does progress on ImageNet transfer to real-world datasets?
• Title（参考訳）: ImageNetの実際のデータセットへの転送の進捗は?
• Authors: Alex Fang and Simon Kornblith and Ludwig Schmidt
• Abstract要約: 6つの実用的な画像分類データセットに対して,画像ネット事前学習モデルの評価を行った。 複数のデータセットでは、ImageNetの精度が高いモデルでは、継続的にパフォーマンスが向上するわけではない。 将来のベンチマークには、より多様なデータセットが含まれて、学習アルゴリズムを改善するためのより包括的なアプローチが奨励されることを期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.918770106968843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Does progress on ImageNet transfer to real-world datasets? We investigate this question by evaluating ImageNet pre-trained models with varying accuracy (57% - 83%) on six practical image classification datasets. In particular, we study datasets collected with the goal of solving real-world tasks (e.g., classifying images from camera traps or satellites), as opposed to web-scraped benchmarks collected for comparing models. On multiple datasets, models with higher ImageNet accuracy do not consistently yield performance improvements. For certain tasks, interventions such as data augmentation improve performance even when architectures do not. We hope that future benchmarks will include more diverse datasets to encourage a more comprehensive approach to improving learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: ImageNetの実際のデータセットへの転送の進捗は? 本研究では、6つの実用的な画像分類データセットに対して、画像ネット事前学習モデル(57%～83%)を精度良く評価する。 特に,実世界の課題(カメラトラップや衛星からの画像の分類など)を解決するために収集されたデータセットを,比較モデルのために収集された web 階層ベンチマークとは対照的に検討した。 複数のデータセットにおいて、高いイメージネット精度を持つモデルは、一貫して性能が向上しない。 特定のタスクでは、データ拡張などの介入によって、アーキテクチャがそうでなくてもパフォーマンスが向上する。 将来のベンチマークには、より多様なデータセットが含まれて、学習アルゴリズムを改善するためのより包括的なアプローチが奨励されることを期待しています。

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