論文の概要: Mind the Gap: Evaluating Vision Systems in Small Data Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06486v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 23:19:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:06:31.850671
• Title: Mind the Gap: Evaluating Vision Systems in Small Data Applications
• Title（参考訳）: Mind the Gap: 小型データアプリケーションにおけるビジョンシステムの評価
• Authors: Samuel Stevens, S M Rayeed, Jenna Kline,
• Abstract要約: コンピュータビジョン研究は、ゼロショットと少数ショットの学習に注目する評価が増えているため、小さなデータ体制を無視していることを示す。 マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)と視覚のみの手法を、様々なトレーニングセットサイズで比較する。 我々は、これらのアプローチの小規模データ文脈における最初の包括的比較を行い、実践的な展開による理論的進歩のブリッジを改善するために、AI研究における明らかな小規模データ評価を提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13654846342364307
• License:
• Abstract: The practical application of AI tools for specific computer vision tasks relies on the "small-data regime" of hundreds to thousands of labeled samples. This small-data regime is vital for applications requiring expensive expert annotations, such as ecological monitoring, medical diagnostics or industrial quality control. We find, however, that computer vision research has ignored the small data regime as evaluations increasingly focus on zero- and few-shot learning. We use the Natural World Tasks (NeWT) benchmark to compare multi-modal large language models (MLLMs) and vision-only methods across varying training set sizes. MLLMs exhibit early performance plateaus, while vision-only methods improve throughout the small-data regime, with performance gaps widening beyond 10 training examples. We provide the first comprehensive comparison between these approaches in small-data contexts and advocate for explicit small-data evaluations in AI research to better bridge theoretical advances with practical deployments.
• Abstract（参考訳）: 特定のコンピュータビジョンタスクに対するAIツールの実践的応用は、数百から数千のラベル付きサンプルの"小さなデータ体制"に依存している。 この小さなデータ体制は、生態モニタリング、医療診断、産業品質管理など、高価な専門家のアノテーションを必要とするアプリケーションにとって不可欠である。 しかし、コンピュータビジョンの研究は、ゼロショットと少数ショットの学習に注目する評価が増えているため、小さなデータ体制を無視している。 我々はNatural World Tasks (NeWT) ベンチマークを用いて、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)と、様々なトレーニングセットサイズで視覚のみの手法を比較する。 MLLMは初期のパフォーマンス高原を示し、視覚のみの手法は小さなデータ体制を通して改善され、パフォーマンスのギャップは10のトレーニング例を超えている。 我々は、これらのアプローチの小規模データ文脈における最初の包括的比較を行い、実践的な展開による理論的進歩のブリッジを改善するために、AI研究における明らかな小規模データ評価を提唱する。

関連論文リスト

• From Objects to Events: Unlocking Complex Visual Understanding in Object Detectors via LLM-guided Symbolic Reasoning [71.41062111470414]
  オープンボキャブラリ検出器を用いたプラグアンドプレイフレームワークインタフェースの提案。 提案手法は, 検出された実体間の関係パターンを探索する記号的回帰機構を組み合わせたものである。 トレーニング不要のフレームワークを、さまざまなアプリケーションドメインにまたがる特別なイベント認識システムと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-09T10:30:54Z)
• Edge-AI for Agriculture: Lightweight Vision Models for Disease Detection in Resource-Limited Settings [0.0]
  提案システムは,エッジデバイスへの展開に最適化された高度なオブジェクト検出,分類,セグメンテーションモデルを統合する。 本研究は, 精度, 計算効率, 一般化能力に着目し, 各種最先端モデルの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T06:48:50Z)
• A Survey of Small Language Models [104.80308007044634]
  小言語モデル (SLM) は, 計算資源の最小化による言語タスクの効率化と性能の向上により, ますます重要になってきている。 本稿では,SLMのアーキテクチャ,トレーニング技術,モデル圧縮技術に着目した総合的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T23:52:28Z)
• UniBench: Visual Reasoning Requires Rethinking Vision-Language Beyond Scaling [22.885385107905222]
  我々は50以上の視覚言語モデル(VLM)ベンチマークの統一実装であるUniBenchを紹介する。 約60の公開ビジョン言語モデルを評価することで,UniBenchの進歩度測定に有効であることを示す。 また、59モデルにまたがる50以上のベンチマークと比較の完全なセットと、1つのGPUで5分で実行されるベンチマークの蒸留セットを備えた、簡単に実行できるUniBenchコードベースもリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T01:41:05Z)
• Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs [61.143381152739046]
  視覚中心のアプローチで設計したマルチモーダルLLM(MLLM)のファミリーであるCambrian-1を紹介する。 本研究は,様々な視覚表現を評価するためのインタフェースとして,LLMとビジュアルインストラクションチューニングを用いた。 モデルウェイト、コード、サポートツール、データセット、詳細なインストラクションチューニングと評価のレシピを提供しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T17:59:42Z)
• Improved Baselines for Data-efficient Perceptual Augmentation of LLMs [66.05826802808177]
  コンピュータビジョンでは、画像キャプションや視覚的質問応答などの視覚言語タスクに、大きな言語モデル(LLM)を用いることができる。 複数のタスクにまたがる異なる対面機構を実験的に評価する。 異なるタスク間で(ほぼ)最適な結果をもたらす新しいインターフェース機構を同定し、トレーニング時間を4倍短縮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T10:57:17Z)
• A Survey on Few-Shot Class-Incremental Learning [11.68962265057818]
  FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、ディープニューラルネットワークが新しいタスクを学習する上で重要な課題である。 本稿では, FSCILに関する包括的調査を行う。 FSCILはコンピュータビジョンの様々な分野で大きな成果を上げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T10:15:08Z)
• Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning on Multimodal and Temporal Data [10.006890915441987]
  自己教師型学習の普及は、従来のモデルがトレーニングに大量の十分な注釈付きデータを必要とするという事実によって引き起こされる。 モデルの差別的事前学習を通じて、訓練データの効率を向上させるための自己指導手法が導入された。 我々は,時間的データに対するマルチモーダルな自己教師型学習手法の総合的なレビューを初めて提供することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T04:59:44Z)
• A Survey on Large-scale Machine Learning [67.6997613600942]
  機械学習はデータに対する深い洞察を与え、マシンが高品質な予測を行うことを可能にする。 ほとんどの高度な機械学習アプローチは、大規模なデータを扱う場合の膨大な時間コストに悩まされる。 大規模機械学習は、ビッグデータからパターンを、同等のパフォーマンスで効率的に学習することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T06:07:52Z)
• DiVA: Diverse Visual Feature Aggregation for Deep Metric Learning [83.48587570246231]
  視覚的類似性は多くのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 ディープ・メトリック・ラーニング(DML)は、そのような類似性を学ぶための強力なフレームワークである。 我々は,概念的に異なるデータ関係を対象とする複数の補完学習タスクを提案し,研究する。 我々は、訓練信号を集約する単一モデルを学び、その結果、強力な一般化と最先端のパフォーマンスが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T12:26:50Z)

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。