論文の概要: An evaluation of pre-trained models for feature extraction in image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02037v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 13:28:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 14:08:12.268618
• Title: An evaluation of pre-trained models for feature extraction in image classification
• Title（参考訳）: 画像分類における特徴抽出のための事前学習モデルの評価
• Authors: Erick da Silva Puls, Matheus V. Todescato, Joel L. Carbonera
• Abstract要約: この研究は、画像分類タスクにおける特徴抽出のために、様々な事前学習ニューラルネットワークの性能を比較することを目的としている。 以上の結果から,CLIP-ResNet50モデルに類似した性能を持つが,可変性が低いCLIP-ViT-BとViT-H-14により,データセットに沿って最高の汎用性能が達成されたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, we have witnessed a considerable increase in performance in image classification tasks. This performance improvement is mainly due to the adoption of deep learning techniques. Generally, deep learning techniques demand a large set of annotated data, making it a challenge when applying it to small datasets. In this scenario, transfer learning strategies have become a promising alternative to overcome these issues. This work aims to compare the performance of different pre-trained neural networks for feature extraction in image classification tasks. We evaluated 16 different pre-trained models in four image datasets. Our results demonstrate that the best general performance along the datasets was achieved by CLIP-ViT-B and ViT-H-14, where the CLIP-ResNet50 model had similar performance but with less variability. Therefore, our study provides evidence supporting the choice of models for feature extraction in image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像分類タスクの性能が大幅に向上している。 このパフォーマンス改善は主に、ディープラーニング技術の採用によるものです。 一般的に、ディープラーニング技術は大量の注釈付きデータを必要とするため、小さなデータセットに適用する上では困難である。 このシナリオでは、トランスファー学習戦略は、これらの問題を克服するための有望な代替手段になっています。 本研究は,画像分類タスクにおける特徴抽出のために,学習済みニューラルネットワークの性能を比較することを目的としている。 4つの画像データセットで16種類の事前学習モデルを評価した。 その結果,clip-vit-b と vit-h-14 は,clip-resnet50 モデルと同等の性能を示したが,可変性は低かった。 そこで本研究では,画像分類作業における特徴抽出モデルの選択を支持する証拠を提供する。

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