論文の概要: A Call to Reflect on Evaluation Practices for Age Estimation:
Comparative Analysis of the State-of-the-Art and a Unified Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04570v2
- Date: Tue, 12 Sep 2023 05:11:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 16:50:07.452423
- Title: A Call to Reflect on Evaluation Practices for Age Estimation:
Comparative Analysis of the State-of-the-Art and a Unified Benchmark
- Title（参考訳）: 年齢推定のための評価手法を振り返る--最新技術と統一ベンチマークの比較分析
- Authors: Jakub Paplham and Vojtech Franc
- Abstract要約: 本稿では,現在使用されている評価プロトコルにおける2つの自明で永続的な問題を特定する。
我々はこのプロトコルを用いて、最先端の顔の年齢推定手法の広範な比較分析を行う。
意外なことに,他の要因と比較すると,手法間の性能差は無視できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5472745660918985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Comparing different age estimation methods poses a challenge due to the
unreliability of published results stemming from inconsistencies in the
benchmarking process. Previous studies have reported continuous performance
improvements over the past decade using specialized methods; however, our
findings challenge these claims. This paper identifies two trivial, yet
persistent issues with the currently used evaluation protocol and describes how
to resolve them. We describe our evaluation protocol in detail and provide
specific examples of how the protocol should be used. We utilize the protocol
to offer an extensive comparative analysis for state-of-the-art facial age
estimation methods. Surprisingly, we find that the performance differences
between the methods are negligible compared to the effect of other factors,
such as facial alignment, facial coverage, image resolution, model
architecture, or the amount of data used for pretraining. We use the gained
insights to propose using FaRL as the backbone model and demonstrate its
efficiency. The results emphasize the importance of consistent data
preprocessing practices for reliable and meaningful comparisons. We make our
source code public at
https://github.com/paplhjak/Facial-Age-Estimation-Benchmark.
- Abstract（参考訳）: 異なる年齢推定法を比較することは、ベンチマークプロセスの不整合に起因する結果の信頼性の欠如による課題となる。
過去10年間に専門的な手法を用いて連続的なパフォーマンス改善を報告してきたが、これらの主張に異議を唱えた。
本稿では,現在使用されている評価プロトコルの2つの自明だが永続的な問題を特定し,その解決法について述べる。
評価プロトコルを詳細に記述し、そのプロトコルの使用方法について具体例を示す。
本プロトコルを用いて,最先端顔年齢推定手法の広範な比較分析を行う。
驚くべきことに、これらの手法のパフォーマンスの違いは、顔のアライメント、顔のカバレッジ、画像の解像度、モデルアーキテクチャ、事前トレーニングに使用するデータ量など、他の要因の影響と比較して無視できる。
得られた知見を用いて、FaRLをバックボーンモデルとして使用し、その効率性を実証する。
その結果、信頼性と意味のある比較のための一貫性のあるデータ前処理プラクティスの重要性を強調した。
ソースコードはhttps://github.com/paplhjak/Facial-Age-Estimation-Benchmarkで公開しています。
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