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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23831v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 12:11:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:34:05.033296
• 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。

関連論文リスト

• When are Foundation Models Effective? Understanding the Suitability for Pixel-Level Classification Using Multispectral Imagery [23.464350453312584]
  非常に大きなディープラーニングモデルであるファンデーションモデルは、様々な言語やビジョンタスクにおいて印象的なパフォーマンスを示してきた。 ファンデーションモデルは、常に異なるリモートセンシングタスクに適した選択肢であり、いつ、いつ、いつ、そうでないか? 本研究の目的は,画素レベルの分類のための基礎モデルの現状と適合性を理解することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T23:30:48Z)
• On the Out of Distribution Robustness of Foundation Models in Medical Image Segmentation [47.95611203419802]
  視覚と言語の基礎は、様々な自然画像とテキストデータに基づいて事前訓練されており、有望なアプローチとして現れている。 一般化性能を,同じ分布データセット上で微調整した後,事前学習した各種モデルの未確認領域と比較した。 さらに,凍結モデルに対する新しいベイズ不確実性推定法を開発し,分布外データに基づくモデルの性能評価指標として利用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:52:10Z)
• Fantastic Gains and Where to Find Them: On the Existence and Prospect of General Knowledge Transfer between Any Pretrained Model [74.62272538148245]
  事前訓練されたモデルの任意のペアリングに対して、一方のモデルは他方では利用できない重要なデータコンテキストを抽出する。 このような「補的」な知識を,性能劣化を伴わずに,あるモデルから別のモデルへ伝達できるかどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:46Z)
• A Critical Look at the Current Usage of Foundation Model for Dense Recognition Task [26.938332354370814]
  膨大なモダリティデータに基づいて訓練された大規模なモデルは、通常基礎モデルと呼ばれ、多くの分野において顕著な達成を達成する。 これらの基盤モデルが他の下流タスクに適用できるかどうかはまだ不明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T08:57:53Z)
• Universal Domain Adaptation from Foundation Models: A Baseline Study [58.51162198585434]
  基礎モデルを用いた最先端UniDA手法の実証的研究を行った。 CLIPモデルからターゲット知識を抽出するためのパラメータフリーな手法であるtextitCLIP 蒸留を導入する。 単純な手法ではあるが、ほとんどのベンチマークタスクでは従来の手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T16:28:29Z)
• Investigating Ensemble Methods for Model Robustness Improvement of Text Classifiers [66.36045164286854]
  既存のバイアス機能を分析し、すべてのケースに最適なモデルが存在しないことを実証します。 適切なバイアスモデルを選択することで、より洗練されたモデル設計でベースラインよりもロバスト性が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T17:52:10Z)
• Rethinking Bias Mitigation: Fairer Architectures Make for Fairer Face Recognition [107.58227666024791]
  顔認識システムは、法執行を含む安全クリティカルなアプリケーションに広くデプロイされている。 彼らは、性別や人種など、様々な社会的デデノグラフィー次元に偏見を示す。 バイアス軽減に関するこれまでの研究は、主にトレーニングデータの事前処理に重点を置いていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T15:46:05Z)
• Synthetic Model Combination: An Instance-wise Approach to Unsupervised Ensemble Learning [92.89846887298852]
  ラベル付きデータのトレーニングセットから学ぶ機会のない、新しいテストデータに対する予測を検討する。 専門家モデルのセットと予測へのアクセスと、トレーニングに使用するデータセットに関する制限された情報を提供すること。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T10:20:31Z)
• Models, Pixels, and Rewards: Evaluating Design Trade-offs in Visual Model-Based Reinforcement Learning [109.74041512359476]
  視覚的MBRLアルゴリズムにおける予測モデルの設計決定について検討する。 潜在空間の使用など、しばしば重要と見なされる設計上の決定は、タスクのパフォーマンスにはほとんど影響しないことが分かりました。 我々は,この現象が探索とどのように関係しているか,および標準ベンチマークにおける下位スコーリングモデルのいくつかが,同じトレーニングデータでトレーニングされた場合のベストパフォーマンスモデルと同等の性能を発揮するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T18:03:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。