論文の概要: Learning the Bitter Lesson: Empirical Evidence from 20 Years of CVPR Proceedings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09649v1
- Date: Sat, 12 Oct 2024 21:06:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 08:56:21.523462
- Title: Learning the Bitter Lesson: Empirical Evidence from 20 Years of CVPR Proceedings
- Title（参考訳）: CVPRの20年間の経験から学ぶ
- Authors: Mojtaba Yousefi, Jack Collins,
- Abstract要約: 本研究では,コンピュータビジョンとパターン認識に関するemphConference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)研究と,Rich Sutton氏の提唱する"ビット・レッスン"の原則の整合性を検討する。
大規模言語モデル(LLM)を用いて,20年にわたるCVPRの抽象概念とタイトルを分析し,これらの原則の受容性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study examines the alignment of \emph{Conference on Computer Vision and Pattern Recognition} (CVPR) research with the principles of the "bitter lesson" proposed by Rich Sutton. We analyze two decades of CVPR abstracts and titles using large language models (LLMs) to assess the field's embracement of these principles. Our methodology leverages state-of-the-art natural language processing techniques to systematically evaluate the evolution of research approaches in computer vision. The results reveal significant trends in the adoption of general-purpose learning algorithms and the utilization of increased computational resources. We discuss the implications of these findings for the future direction of computer vision research and its potential impact on broader artificial intelligence development. This work contributes to the ongoing dialogue about the most effective strategies for advancing machine learning and computer vision, offering insights that may guide future research priorities and methodologies in the field.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,リヒ・サットンが提唱した「ビット・レッスン」の原理と,コンピュータビジョンとパターン認識に関する「emph{Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}」(CVPR)研究のアライメントについて検討する。
大規模言語モデル(LLM)を用いて,20年にわたるCVPRの抽象概念とタイトルを分析し,これらの原則の受容性を評価する。
本手法は,最先端の自然言語処理技術を活用し,コンピュータビジョンにおける研究手法の進化を体系的に評価する。
その結果,汎用学習アルゴリズムの導入や,計算資源の増大にともなう利用傾向が明らかとなった。
本稿では,コンピュータビジョン研究の今後の方向性に対するこれらの知見の影響と,より広範な人工知能開発への潜在的影響について論じる。
この研究は、機械学習とコンピュータビジョンを前進させるための最も効果的な戦略に関する対話に寄与し、この分野における将来の研究の優先順位と方法論を導く洞察を提供する。
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