論文の概要: Re-assessing ImageNet: How aligned is its single-label assumption with its multi-label nature?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18409v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 12:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 19:23:17.781025
• Title: Re-assessing ImageNet: How aligned is its single-label assumption with its multi-label nature?
• Title（参考訳）: ImageNetの再評価: シングルラベルの仮定とマルチラベルの性質はどのように一致していますか?
• Authors: Esla Timothy Anzaku, Seyed Amir Mousavi, Arnout Van Messem, Wesley De Neve,
• Abstract要約: 我々は、ImageNetとその変種であるImageNetV2上で、事前訓練された最先端ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの有効性を分析する。 以上の結果から,これらの報告された減少は,十分な注意が払われていないデータセットの特徴に起因することが示唆された。 この結果は,ベンチマーク中のImageNetデータセットのマルチラベル性を考慮することの重要性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4828022319975973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ImageNet, an influential dataset in computer vision, is traditionally evaluated using single-label classification, which assumes that an image can be adequately described by a single concept or label. However, this approach may not fully capture the complex semantics within the images available in ImageNet, potentially hindering the development of models that effectively learn these intricacies. This study critically examines the prevalent single-label benchmarking approach and advocates for a shift to multi-label benchmarking for ImageNet. This shift would enable a more comprehensive assessment of the capabilities of deep neural network (DNN) models. We analyze the effectiveness of pre-trained state-of-the-art DNNs on ImageNet and one of its variants, ImageNetV2. Studies in the literature have reported unexpected accuracy drops of 11% to 14% on ImageNetV2. Our findings show that these reported declines are largely attributable to a characteristic of the dataset that has not received sufficient attention -- the proportion of images with multiple labels. Taking this characteristic into account, the results of our experiments provide evidence that there is no substantial degradation in effectiveness on ImageNetV2. Furthermore, we acknowledge that ImageNet pre-trained models exhibit some capability at capturing the multi-label nature of the dataset even though they were trained under the single-label assumption. Consequently, we propose a new evaluation approach to augment existing approaches that assess this capability. Our findings highlight the importance of considering the multi-label nature of the ImageNet dataset during benchmarking. Failing to do so could lead to incorrect conclusions regarding the effectiveness of DNNs and divert research efforts from addressing other substantial challenges related to the reliability and robustness of these models.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける影響力のあるデータセットであるImageNetは、伝統的に、イメージを単一の概念やラベルで適切に記述できると仮定するシングルラベル分類を用いて評価されている。 しかし、このアプローチはImageNetで利用可能なイメージ内の複雑なセマンティクスを完全にキャプチャするものではなく、これらの複雑さを効果的に学習するモデルの開発を妨げる可能性がある。 本研究は,イメージネットのマルチラベルベンチマークへのシフトを提唱する,一般的なシングルラベルベンチマーク手法を批判的に検討する。 このシフトにより、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの能力をより包括的な評価が可能になる。 我々は、ImageNetとその変種であるImageNetV2上で、事前訓練された最先端DNNの有効性を分析する。 論文では、ImageNetV2で11%から14%の予想外の精度低下が報告されている。 以上の結果から、これらの報告された減少は、十分な注意が払われていないデータセットの特徴である、複数のラベルを持つ画像の割合に起因することが示唆された。 この特徴を考慮し,本実験の結果から,ImageNetV2の有効性が著しく低下していないことが示唆された。 さらに、ImageNet事前学習モデルでは、単一ラベルの仮定でトレーニングされた場合でも、データセットのマルチラベルの性質を捉える能力があることを認めた。 そこで本研究では,この能力を評価する既存手法を改良する新たな評価手法を提案する。 この結果は,ベンチマーク中のImageNetデータセットのマルチラベル性を考慮することの重要性を浮き彫りにした。 失敗すると、DNNの有効性に関する誤った結論が導き出され、これらのモデルの信頼性と堅牢性に関する他の重大な課題に対処する研究努力が分散する可能性がある。

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