Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Influence of Faulty Labels in Data Sets on Human Pose Estimation

論文の概要: The Influence of Faulty Labels in Data Sets on Human Pose Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03887v2
Date: Mon, 9 Sep 2024 15:53:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 13:16:17.377386
Title: The Influence of Faulty Labels in Data Sets on Human Pose Estimation
Title（参考訳）: データセットにおける欠陥ラベルが人文推定に及ぼす影響
Authors: Arnold Schwarz, Levente Hernadi, Felix Bießmann, Kristian Hildebrand,
Abstract要約: 広く使われているデータセットにおける不正確なラベルは、学習に悪影響を及ぼし、パフォーマンスメトリクスを歪ませる。我々は,ラベルの不正確さの程度と性質を示すために,人気のある人文推定データセットの詳細な分析を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4255612775603452
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this study we provide empirical evidence demonstrating that the quality of training data impacts model performance in Human Pose Estimation (HPE). Inaccurate labels in widely used data sets, ranging from minor errors to severe mislabeling, can negatively influence learning and distort performance metrics. We perform an in-depth analysis of popular HPE data sets to show the extent and nature of label inaccuracies. Our findings suggest that accounting for the impact of faulty labels will facilitate the development of more robust and accurate HPE models for a variety of real-world applications. We show improved performance with cleansed data.
Abstract（参考訳）: 本研究では,トレーニングデータの質がHPE(Human Pose Estimation)のモデル性能に影響を及ぼすことを示す実証的証拠を提供する。マイナーエラーから厳密なラベル付けまで、広く使用されているデータセットにおける不正確なラベルは、学習やパフォーマンスメトリクスの歪曲に悪影響を及ぼす可能性がある。我々は、ラベル不正確さの程度と性質を示すために、人気のあるHPEデータセットの詳細な分析を行う。この結果から, 種々の実世界のアプリケーションに対して, より堅牢で正確なHPEモデルの開発が促進されることが示唆された。クリーン化データによる性能向上を示す。

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