画像分類のための軽量バックボーンの評価

コンピュータビジョンの分野、特に画像分類の際によく使われるのがバックボーンと呼ばれるモデル。これらのバックボーンは特徴抽出器として機能し、一般的にImageNetのような大きなデータセットで事前にトレーニングされてるんだ。このアプローチの目的は、大きなデータセットから得た知識を活用して、小さい特定のデータセットに対処すること。

ただ、異なるバックボーンがさまざまな状況でどうパフォーマンスを発揮するか、特に小さなデータセットでの効率性と効果に関してはまだまだ学ぶべきことがたくさんある。この記事では、いくつかの軽量バックボーンを評価して、自然画像、医療画像、銀河画像、衛星データの画像など、さまざまな画像タイプに対する適合性を比較するつもり。

#バックボーン選択の重要性

機械学習、特にコンピュータビジョンに関わるプロフェッショナルにとって、適切なバックボーンを選ぶことはめっちゃ大事。正しいモデルを選ぶことで、特に限られたデータでの結果に大きな影響を与えられる。医療応用で使われるようなドメイン特有の大規模データセットを見つけるのが難しいから、事前にトレーニングされたモデルを小さいデータセットでファインチューニングするのが一般的になってる。

多くの実践者は、これらの事前トレーニングモデルのコレクションを提供する有名なライブラリに頼ってる。こうしたモデルを使うと、小さいデータセットに調整した場合でも、ゼロから始めるよりもパフォーマンスが良くなることが多い。これにより、精度が向上するだけでなく、時間とリソースも節約できる。

ただし、これらのライブラリがバックボーンのパフォーマンス指標を提供する一方で、ImageNetデータセットで良いパフォーマンスを示すモデルが、特定のデータセットでファインチューニングされた場合に同じようにパフォーマンスを発揮するとは限らない。そうした不一致が生じることもあるから、これらのバックボーンを慎重に選び、評価する必要がある。

#リソースの制限

多くのプロフェッショナルが直面する大きな課題の一つは、GPUやトレーニングの時間、モデル自体のサイズといったリソースの入手可能性。これらの問題に対処するために、私たちの研究はリソースを節約しつつ、高速な推論を提供する軽量アーキテクチャのみを比較することに焦点を当てている。

多くのプロフェッショナルが、軽量モデルに適したベンチマークを見つけるのに苦労している。また、ファインチューニングに使うデータセットのサイズがバックボーンのパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、利用可能なデータ量に基づいて正しいモデルを選ぶことが重要。

#バックボーンアーキテクチャの評価

人気のモデルライブラリからさまざまなバックボーンを選択し、リソース効率を確保するための一定の基準を適用した。これらのモデルは通常、3000万パラメータ未満、つまり約100MBのサイズに収まってる。こうした制約を守ることで、実験に最適なモデルを特定しようとした。

私たちの研究に選ばれた注目のバックボーンには以下のものがある：

• ResNet: 深いネットワークを効果的にトレーニングするための残差接続を取り入れた広く使われてるモデル。
• WaveMix: いくつかの画像分類タスクでのパフォーマンスが注目されるモデル。
• ConvNeXt: 伝統的なCNNを強化するためにトランスフォーマモデルからインスパイアを受けた最近のアーキテクチャ。
• Swin Transformer: 従来のトランスフォーマを改善し、大規模データセットをより効率的に扱うことを目指しているモデル。
• EfficientNet: サイズとパフォーマンスのバランスを取りつつ、先進的なスケーリング技術を使用するモデルのシリーズ。
• DenseNet: 各層がすべての前の層からの入力を受け取り、効率的な特徴再利用を促進するモデル。
• MobileNet: モバイルやリソースが限られた環境に適した軽量モデル。
• RegNet: 効率性とパフォーマンスを最適化するために体系的な構造を持つアーキテクチャ。

これらのモデルは、自然画像、テクスチャ、医療画像などさまざまなドメインにわたるデータセットでテストされた。私たちは、一貫したトレーニング条件下でのパフォーマンスを理解することを目指した。

#データセットの選択と詳細

私たちの実験の核心は、さまざまなバックボーンのパフォーマンスを公に利用可能なデータセットの選択で分析することにあった。最大100,000画像を持つデータセットに焦点を当てた。これらのデータセットには次のものが含まれている：

• CIFAR-10: 10クラスで60,000画像を含むベンチマークデータセット。
• CIFAR-100: CIFAR-10に似ているが、100クラスを持つ。
• Tiny ImageNet: 200クラスの小さなImageNetバージョン。
• Stanford Dogs: 120犬種の詳細な画像を含む。
• Galaxy10 DECals: 銀河の形態に基づいて分類することに焦点を当てた。
• 医療データセット: 乳がんや肺炎のような状態を検出することを目的としたさまざまなデータセット。

データセットは画像数やクラス数が大きく異なり、正確な評価のために多様な分野を代表するようにした。

#実験のセットアップ

バックボーンの効果を測るために、標準化されたトレーニングプロトコルを採用した。バックボーンを完全にファインチューニングし、各データセットに合わせるために最終層だけを調整した。画像は通常、バックボーンの要件に合わせてリサイズされ、特定のデータセットに応じて特別な調整が加えられた。

トレーニングは強力なGPUで行い、効率を高めるための手法（例えば、早期停止や混合精度トレーニング）を実施した。

#パフォーマンス評価

私たちのファインチューニング実験では、さまざまなデータセットで各バックボーンがどれだけうまくパフォーマンスを発揮したかを評価した。結果は目立ったパターンを示している：

1. 全体的なパフォーマンス: ConvNeXtのようなモデルは、ほとんどの自然画像データセットで他のモデルより一貫して優れたパフォーマンスを発揮した。EfficientNetやRegNetもさまざまなデータセットで強い結果を示した。

2. データセットサイズの影響: 最もパフォーマンスの良いモデルは、トレーニングデータの量が大幅に減少してもパフォーマンスを維持していることがわかった。例えば、ConvNeXtやEfficientNetは、トレーニングデータのわずかな部分を使うだけでも効果的に一般化する能力を示した。

3. トランスフォーマーの課題: Swin Transformerのような注意ベースのモデルは人気が高まっているが、リソースが限られたシナリオではCNNベースのモデルと比べてパフォーマンスが良くないことが多かった。

4. 特別なケース: WaveMixは、マルチ解像度分析が有利になるデータセットで特に優れた結果を示し、特定のドメインでの強みを見せた。

#プロフェッショナルへの推奨

私たちの調査結果に基づいて、ファインチューニングタスクのためのバックボーンを選ぶプロフェッショナルに向けていくつかの実用的な推奨を提供する：

• トランスフォーマーよりCNNを優先: 限られたトレーニングデータのタスクには、ConvNeXtやEfficientNetのようなCNNを選ぶのがベスト。トランスフォーマモデルはそのような状況ではあまり好成績を出せないかも。

• 複数のドメインを考慮: ConvNeXtは自然画像で輝くけど、EfficientNetやRegNetはさまざまなドメインでの強いパフォーマンスを提供する。

• 軽量モデルを選ぶ: デバイス上でのアプリケーションには、MobileNetよりもShuffleNetの方が優れたパフォーマンスを示してるからおすすめ。

• 特定のアプリケーションでWaveMixを使う: マルチ解像度分析が必要なデータセットを扱う場合は、WaveMixを使うと効果的にパフォーマンスを発揮できる。

• 古いモデルを使わない: ResNetのような古いアーキテクチャは、今のモデルと比べると競争力がないかも。新しいモデルに移行するのがいい。

#制限事項

私たちの研究は貴重な洞察を提供したけど、いくつかの制限もある。軽量であることで知られる人気のライブラリにあるモデルに限って分析を行ったから、より大きなモデルや100,000画像を超えるデータセットでのパフォーマンスについては探求しなかった。

さらに、画像分類タスクにのみ焦点を当てたので、物体検出のような他のコンピュータビジョン分野でのこれらのバックボーンのパフォーマンスは探求されていない。

#結論

適切なバックボーンを選ぶのは、コンピュータビジョンにおける画像分類に取り組む人々にとって重要。さまざまな軽量モデルの比較分析から、現代のアーキテクチャは複数のドメインでのファインチューニングタスクに優れた選択肢であることがわかった。リソース効率、適応性、限られたトレーニングデータに耐える能力といった要素が、選択プロセスにおいて重要な役割を果たす。

この情報が研究者や実務者がモデルの選択を最適化する手助けになり、最終的にはコンピュータビジョンの分野の進展に貢献することを願ってる。