論文の概要: FRoundation: Are Foundation Models Ready for Face Recognition?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23831v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 11:21:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:47.906550
• Title: FRoundation: Are Foundation Models Ready for Face Recognition?
• Title（参考訳）: FRoundation: ファウンデーションモデルは顔認識に対応しているのか?
• Authors: Tahar Chettaoui, Naser Damer, Fadi Boutros,
• Abstract要約: 本稿では,さまざまなレベルのデータ・アベイラビリティーにおいて,顔認識のための基礎モデルの適応性を提案し,実証する。 本研究の結果は, 汎用性にもかかわらず, 事前学習した基礎モデルでは顔認識が不十分であることが示唆された。 微調整ファウンデーションモデルは、トレーニングデータに制限がある場合、しばしばスクラッチからトレーニングされたモデルを上回る、有望な結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.045296450065019
• License:
• Abstract: Foundation models are predominantly trained in an unsupervised or self-supervised manner on highly diverse and large-scale datasets, making them broadly applicable to various downstream tasks. In this work, we investigate for the first time whether such models are suitable for the specific domain of face recognition. We further propose and demonstrate the adaptation of these models for face recognition across different levels of data availability. Extensive experiments are conducted on multiple foundation models and datasets of varying scales for training and fine-tuning, with evaluation on a wide range of benchmarks. Our results indicate that, despite their versatility, pre-trained foundation models underperform in face recognition compared to similar architectures trained specifically for this task. However, fine-tuning foundation models yields promising results, often surpassing models trained from scratch when training data is limited. Even with access to large-scale face recognition training datasets, fine-tuned foundation models perform comparably to models trained from scratch, but with lower training computational costs and without relying on the assumption of extensive data availability. Our analysis also explores bias in face recognition, with slightly higher bias observed in some settings when using foundation models.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、非常に多種多様で大規模なデータセットに基づいて、主に教師なしまたは自己監督的な方法で訓練されており、様々な下流タスクに広く適用できる。 本研究では,このようなモデルが顔認識の特定の領域に適しているかどうかを初めて検討する。 さらに,これらのモデルを用いて,さまざまなレベルのデータ・アベイラビリティーにおける顔認識手法を提案する。 複数の基礎モデルと様々なスケールのデータセットを用いて、トレーニングと微調整を行い、幅広いベンチマークで評価する。 本研究の結果は, 汎用性にもかかわらず, 事前学習された基礎モデルは, この課題に特化して訓練された類似アーキテクチャと比較して, 顔認識性能が劣っていることを示している。 しかし、微調整基礎モデルは有望な結果をもたらし、トレーニングデータに制限がある場合、しばしばスクラッチからトレーニングされたモデルを上回る。 大規模な顔認識トレーニングデータセットにアクセスしても、微調整された基礎モデルは、スクラッチからトレーニングされたモデルと互換性がある。 また, 基礎モデルを用いた場合, 顔認識のバイアスも若干高い傾向を示した。

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