論文の概要: How Quality Affects Deep Neural Networks in Fine-Grained Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05742v1
- Date: Thu, 9 May 2024 12:59:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 13:32:48.015373
- Title: How Quality Affects Deep Neural Networks in Fine-Grained Image Classification
- Title（参考訳）: 微細画像分類におけるディープニューラルネットワークの品質の影響
- Authors: Joseph Smith, Zheming Zuo, Jonathan Stonehouse, Boguslaw Obara,
- Abstract要約: 粒度分類システムの性能を高めるために,非参照画像品質評価(NRIQA)誘導カットオフポイント選択(CPS)戦略を提案する。
最も一般的に採用されている3つのイメージ拡張設定 -- トリミング、回転、ぼやけた -- をエントリポイントとしています。
具体的には、これらの方法によって得られるカットオフポイントは、多数決によって集約され、画像サブセット選択のプロセスが通知される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.799543372823325
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a No-Reference Image Quality Assessment (NRIQA) guided cut-off point selection (CPS) strategy to enhance the performance of a fine-grained classification system. Scores given by existing NRIQA methods on the same image may vary and not be as independent of natural image augmentations as expected, which weakens their connection and explainability to fine-grained image classification. Taking the three most commonly adopted image augmentation configurations -- cropping, rotating, and blurring -- as the entry point, we formulate a two-step mechanism for selecting the most discriminative subset from a given image dataset by considering both the confidence of model predictions and the density distribution of image qualities over several NRIQA methods. Concretely, the cut-off points yielded by those methods are aggregated via majority voting to inform the process of image subset selection. The efficacy and efficiency of such a mechanism have been confirmed by comparing the models being trained on high-quality images against a combination of high- and low-quality ones, with a range of 0.7% to 4.2% improvement on a commercial product dataset in terms of mean accuracy through four deep neural classifiers. The robustness of the mechanism has been proven by the observations that all the selected high-quality images can work jointly with 70% low-quality images with 1.3% of classification precision sacrificed when using ResNet34 in an ablation study.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,粒度分類システムの性能を高めるために,非参照画像品質評価(NRIQA)誘導カットオフポイント選択(CPS)戦略を提案する。
同じ画像上の既存のNRIQA法で与えられるスコアは、期待したほど自然画像の増大とは無関係であり、細粒度画像分類への接続や説明性が低下する可能性がある。
入力点として最も広く採用されている3つの画像拡張構成(トリミング、回転、ぼかし)を考慮し、複数のNRIQA法におけるモデル予測の信頼性と画像品質の密度分布の両方を考慮し、与えられた画像データセットから最も識別性の高いサブセットを選択するための2段階のメカニズムを定式化する。
具体的には、これらの方法によって得られるカットオフポイントは、多数決によって集約され、画像サブセット選択のプロセスが通知される。
このようなメカニズムの有効性と効率性は、高品質の画像で訓練されているモデルを、高品質と低品質の画像の組み合わせと比較することで確認されている。
このメカニズムのロバスト性は、選択された高品質な画像が、ResNet34を用いたアブレーション研究で犠牲となった分類精度の1.3%の70%の低品質な画像と共同で機能することを観察することによって証明されている。
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