論文の概要: VIPriors 3: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19688v1
• Date: Wed, 31 May 2023 09:31:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 17:27:57.239151
• Title: VIPriors 3: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning Challenges
• Title（参考訳）: VIPriors 3: データ効率のよいディープラーニングのためのビジュアルインダクティブプライオリティ
• Authors: Robert-Jan Bruintjes, Attila Lengyel, Marcos Baptista Rios, Osman Semih Kayhan, Davide Zambrano, Nergis Tomen and Jan van Gemert
• Abstract要約: VIPriors: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning”ワークショップの第3版では、4つのデータ不足の課題が紹介された。 課題は、コンピュータビジョンタスクのためのディープラーニングモデルのトレーニングにおいて、データ可用性の限界に対処することに焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.085098213230568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The third edition of the "VIPriors: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning" workshop featured four data-impaired challenges, focusing on addressing the limitations of data availability in training deep learning models for computer vision tasks. The challenges comprised of four distinct data-impaired tasks, where participants were required to train models from scratch using a reduced number of training samples. The primary objective was to encourage novel approaches that incorporate relevant inductive biases to enhance the data efficiency of deep learning models. To foster creativity and exploration, participants were strictly prohibited from utilizing pre-trained checkpoints and other transfer learning techniques. Significant advancements were made compared to the provided baselines, where winning solutions surpassed the baselines by a considerable margin in all four tasks. These achievements were primarily attributed to the effective utilization of extensive data augmentation policies, model ensembling techniques, and the implementation of data-efficient training methods, including self-supervised representation learning. This report highlights the key aspects of the challenges and their outcomes.
• Abstract（参考訳）: vipriors: visual inductive priors for data- efficient deep learning"ワークショップの第3版では、コンピュータビジョンタスクのためのディープラーニングモデルのトレーニングにおけるデータ可用性の制限に重点を置いた、4つのデータ障害の課題が紹介された。 課題は4つの異なるデータ障害タスクで構成されており、参加者はトレーニングサンプルの数を減らすことで、スクラッチからモデルをトレーニングする必要があった。 主な目的は、ディープラーニングモデルのデータ効率を高めるために、関連する帰納的バイアスを含む新しいアプローチを奨励することであった。 クリエイティビティと探索を促進するために、参加者は事前訓練されたチェックポイントや他の転校学習技術を使うことを厳禁された。 与えられたベースラインと比較して重要な進歩がなされ、勝利のソリューションは4つのタスクでかなりの差でベースラインを超えた。 これらの成果は主に、データ拡張ポリシーの有効活用、モデルアンサンブル手法、および自己教師付き表現学習を含むデータ効率のトレーニング手法の実装によるものである。 このレポートは、課題とその成果の重要な側面を強調する。

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