論文の概要: VIPriors 4: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18176v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 08:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 14:08:51.624775
• Title: VIPriors 4: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning Challenges
• Title（参考訳）: VIPriors 4: 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, Jan van Gemert,
• Abstract要約: VIPriors: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning”ワークショップの第4版では、2つのデータ不足の課題が紹介されている。 これらの課題は、限られたデータでコンピュータビジョンタスクのディープラーニングモデルをトレーニングする際の問題に対処する。 深層学習モデルのデータ効率を向上させるために,帰納的バイアスを取り入れた新しい手法の開発を促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.615348941903594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The fourth edition of the "VIPriors: Visual Inductive Priors for Data-Efficient Deep Learning" workshop features two data-impaired challenges. These challenges address the problem of training deep learning models for computer vision tasks with limited data. Participants are limited to training models from scratch using a low number of training samples and are not allowed to use any form of transfer learning. We aim to stimulate the development of novel approaches that incorporate inductive biases to improve the data efficiency of deep learning models. Significant advancements are made compared to the provided baselines, where winning solutions surpass the baselines by a considerable margin in both tasks. As in previous editions, these achievements are primarily attributed to heavy use of data augmentation policies and large model ensembles, though novel prior-based methods seem to contribute more to successful solutions compared to last year. 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4版では、2つのデータ不足の課題が紹介されている。 これらの課題は、限られたデータでコンピュータビジョンタスクのディープラーニングモデルをトレーニングする際の問題に対処する。 参加者は、少ない数のトレーニングサンプルを使用してスクラッチからトレーニングモデルに制限され、転送学習のいかなる形式も使用できない。 深層学習モデルのデータ効率を向上させるために,帰納的バイアスを取り入れた新しい手法の開発を促進することを目的としている。 与えられたベースラインと比較して、勝利のソリューションがベースラインを超え、両方のタスクでかなりのマージンを突破する、重要な進歩がなされている。 以前の版と同様に、これらの成果は主にデータ拡張ポリシーの多用と大規模なモデルアンサンブルによるものであるが、新しい事前ベース手法は、昨年と比較してソリューションの成功に寄与しているようだ。 このレポートは、課題とその成果のキーとなる側面を強調します。

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