論文の概要: MixBCT: Towards Self-Adapting Backward-Compatible Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06948v2
• Date: Mon, 27 May 2024 01:17:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 12:08:44.436896
• Title: MixBCT: Towards Self-Adapting Backward-Compatible Training
• Title（参考訳）: MixBCT: 自己適応型後方互換性トレーニングを目指して
• Authors: Yu Liang, Yufeng Zhang, Shiliang Zhang, Yaowei Wang, Sheng Xiao, Rong Xiao, Xiaoyu Wang,
• Abstract要約: そこで本研究では,単純かつ高効率な後方互換性学習法であるMixBCTを提案する。 大規模顔認識データセットMS1Mv3とIJB-Cについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.52766344751635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Backward-compatible training circumvents the need for expensive updates to the old gallery database when deploying an advanced new model in the retrieval system. Previous methods achieved backward compatibility by aligning prototypes of the new model with the old one, yet they often overlooked the distribution of old features, limiting their effectiveness when the low quality of the old model results in a weakly feature discriminability. Instance-based methods like L2 regression take into account the distribution of old features but impose strong constraints on the performance of the new model itself. In this paper, we propose MixBCT, a simple yet highly effective backward-compatible training method that serves as a unified framework for old models of varying qualities. We construct a single loss function applied to mixed old and new features to facilitate backward-compatible training, which adaptively adjusts the constraint domain for new features based on the distribution of old features. We conducted extensive experiments on the large-scale face recognition datasets MS1Mv3 and IJB-C to verify the effectiveness of our method. The experimental results clearly demonstrate its superiority over previous methods. Code is available at https://github.com/yuleung/MixBCT .
• Abstract（参考訳）: 後方互換性のあるトレーニングは、検索システムに高度な新しいモデルを展開する際に、古いギャラリーデータベースの高価な更新の必要性を回避する。 以前の手法では、新しいモデルのプロトタイプを古いモデルと整列させることで後方互換性を実現していたが、古いモデルの低品質が機能識別性の弱さをもたらすと、古い機能の分布を見逃すことが多かった。 L2回帰のようなインスタンスベースのメソッドは、古い機能の分散を考慮しているが、新しいモデル自体のパフォーマンスに強い制約を課している。 本稿では,様々な品質の旧モデルの統一的なフレームワークとして機能する,シンプルで効果的な後方互換性のあるトレーニング手法であるMixBCTを提案する。 従来の特徴の分布に基づいて,制約領域を適応的に調整する,後方互換性のあるトレーニングを容易にするために,古い特徴と新機能の混合に適用した単一損失関数を構築した。 大規模顔認識データセットMS1Mv3とIJB-Cについて広範囲に実験を行い,本手法の有効性を検証した。 実験結果は, 従来の方法よりも優れていることを示す。 コードはhttps://github.com/yuleung/MixBCTで入手できる。

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