Transfer Learning for Olfactory Object Detection

要約

オブジェクト検出の事前トレーニングに使用される複数のデータセットで、スタイルとカテゴリの類似性の影響を調査します。
オブジェクト検出の事前トレーニングの段階を追加すると、検出パフォーマンスが大幅に向上することがわかりました。
私たちの実験では、事前トレーニングとターゲット データセット間のスタイルの類似性は、一致するカテゴリよりも重要ではないことが示唆されていますが、この仮説を検証するには、さらなる実験が必要です。

要約(オリジナル)

We investigate the effect of style and category similarity in multiple datasets used for object detection pretraining. We find that including an additional stage of object-detection pretraining can increase the detection performance considerably. While our experiments suggest that style similarities between pre-training and target datasets are less important than matching categories, further experiments are needed to verify this hypothesis.

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