論文の概要: A Closer Look at Data Augmentation Strategies for Finetuning-Based Low/Few-Shot Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10940v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 15:29:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 12:35:03.931781
• Title: A Closer Look at Data Augmentation Strategies for Finetuning-Based Low/Few-Shot Object Detection
• Title（参考訳）: ファインタニングに基づく低/低ショット物体検出のためのデータ拡張戦略のより綿密な検討
• Authors: Vladislav Li, Georgios Tsoumplekas, Ilias Siniosoglou, Vasileios Argyriou, Anastasios Lytos, Eleftherios Fountoukidis, Panagiotis Sarigiannidis,
• Abstract要約: 本稿では、カスタムデータ拡張のモデル性能とエネルギー効率の両立と自動データ拡張選択戦略について検討する。 多くの場合、データ拡張戦略の性能向上は、そのエネルギー使用量の増加によって、過度に隠蔽されていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.434078645728145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current methods for low- and few-shot object detection have primarily focused on enhancing model performance for detecting objects. One common approach to achieve this is by combining model finetuning with data augmentation strategies. However, little attention has been given to the energy efficiency of these approaches in data-scarce regimes. This paper seeks to conduct a comprehensive empirical study that examines both model performance and energy efficiency of custom data augmentations and automated data augmentation selection strategies when combined with a lightweight object detector. The methods are evaluated in three different benchmark datasets in terms of their performance and energy consumption, and the Efficiency Factor is employed to gain insights into their effectiveness considering both performance and efficiency. Consequently, it is shown that in many cases, the performance gains of data augmentation strategies are overshadowed by their increased energy usage, necessitating the development of more energy efficient data augmentation strategies to address data scarcity.
• Abstract（参考訳）: ローショットおよび少数ショットオブジェクト検出のための現在の手法は、主にオブジェクト検出のためのモデル性能の向上に焦点を当てている。 これを実現するための一般的なアプローチは、モデルの微調整とデータ拡張戦略を組み合わせることである。 しかし、データスカース体制におけるこれらのアプローチのエネルギー効率にはほとんど注意が払われていない。 本稿では,軽量物体検出器と組み合わせることで,カスタムデータ拡張のモデル性能とエネルギー効率,および自動データ拡張選択戦略を総合的に検討する。 これらの手法は, 性能とエネルギー消費の3つの異なるベンチマークデータセットで評価され, 効率係数を用いて, 性能と効率の両面から有効性について考察する。 その結果、多くの場合、データ不足に対応するためによりエネルギー効率の良いデータ拡張戦略を開発する必要があるため、データ拡張戦略の性能向上はエネルギー使用量の増加に隠れていることが明らかとなった。

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