論文の概要: Efficient Large-Scale Visual Representation Learning And Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13399v5
• Date: Tue, 1 Aug 2023 21:01:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 17:35:12.820878
• Title: Efficient Large-Scale Visual Representation Learning And Evaluation
• Title（参考訳）: 大規模視覚表現学習の効率化と評価
• Authors: Eden Dolev, Alaa Awad, Denisa Roberts, Zahra Ebrahimzadeh, Marcin Mejran, Vaibhav Malpani, and Mahir Yavuz
• Abstract要約: 大規模なeコマースビジョンアプリケーションにおける課題を解説し、視覚表現を効果的に訓練し、評価し、提供する方法を強調する。 いくつかの下流タスクにおける視覚的表現を評価するアブレーション研究について述べる。 大規模なeコマースプラットフォーム上にデプロイされた機械学習システムの実運用におけるオンライン結果を含める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13192560874022083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently learning visual representations of items is vital for large-scale recommendations. In this article we compare several pretrained efficient backbone architectures, both in the convolutional neural network (CNN) and in the vision transformer (ViT) family. We describe challenges in e-commerce vision applications at scale and highlight methods to efficiently train, evaluate, and serve visual representations. We present ablation studies evaluating visual representations in several downstream tasks. To this end, we present a novel multilingual text-to-image generative offline evaluation method for visually similar recommendation systems. Finally, we include online results from deployed machine learning systems in production on a large scale e-commerce platform.
• Abstract（参考訳）: アイテムの視覚的表現を効果的に学習することは、大規模レコメンデーションにとって不可欠である。 本稿では、convolutional neural network(cnn)とvision transformer(vit)ファミリの両方で、事前トレーニングされた効率的なバックボーンアーキテクチャを比較します。 大規模なeコマースビジョンアプリケーションにおける課題を解説し、視覚表現を効果的に訓練し、評価し、提供する方法を強調する。 いくつかの下流タスクにおける視覚的表現を評価するアブレーション研究について述べる。 そこで本研究では,視覚類似のレコメンデーションシステムのための多言語音声から画像へのオフライン評価手法を提案する。 最後に、大規模eコマースプラットフォーム上にデプロイされた機械学習システムのオンライン結果を含める。

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