深層特徴の比較評価 分類器学習 vs. 距離計量学習

抄録

有用な深層特徴を得ることは画像に関わる全ての課題において重要である．分類器の中間層から抽出した特徴量が有用であることが知られている一方で，end-to-end の距離計量学習によって特徴抽出器自体を学習しようという研究も行われている．しかし距離計量学習の研究の多くは分類器ベースの特徴量を正しく比較していない場合が多く，どちらが優れているのかということは明らかになっていない．本稿では分類器学習ベースの特徴量と距離計量学習ベースの特徴量を比較し，特にデータセット規模が大きい場合に分類器学習の方が特徴量学習に適していることを示す．