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01.08.2016 | Ausgabe 1/2016

International Journal of Computer Vision 1/2016

Do We Need More Training Data?

Zeitschrift:
International Journal of Computer Vision > Ausgabe 1/2016
Autoren:
Xiangxin Zhu, Carl Vondrick, Charless C. Fowlkes, Deva Ramanan
Wichtige Hinweise
Communicated by Antonio Torralba and Alexei Efros.

Abstract

Datasets for training object recognition systems are steadily increasing in size. This paper investigates the question of whether existing detectors will continue to improve as data grows, or saturate in performance due to limited model complexity and the Bayes risk associated with the feature spaces in which they operate. We focus on the popular paradigm of discriminatively trained templates defined on oriented gradient features. We investigate the performance of mixtures of templates as the number of mixture components and the amount of training data grows. Surprisingly, even with proper treatment of regularization and “outliers”, the performance of classic mixture models appears to saturate quickly (\({\sim }10\) templates and \({\sim }100\) positive training examples per template). This is not a limitation of the feature space as compositional mixtures that share template parameters via parts and that can synthesize new templates not encountered during training yield significantly better performance. Based on our analysis, we conjecture that the greatest gains in detection performance will continue to derive from improved representations and learning algorithms that can make efficient use of large datasets.

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