Datauppsättningar för system för objektigenkänning för utbildning växer stadigt i storlek. I detta dokument undersöks frågan om befintliga detektorer kommer att fortsätta att förbättras när data växer, eller om modeller är nära mättnad på grund av begränsad modell komplexitet och Bayes risk i samband med de funktioner utrymmen där de fungerar. Vi fokuserar på det populära paradigmet för scanning-fönstermallar som definieras på orienterade gradientfunktioner, tränade med diskriminerande klassificerare. Vi undersöker prestandan hos blandningar av mallar som en funktion av antalet mallar (komplexitet) och mängden träningsdata. Vi finner att ytterligare data hjälper, men endast med korrekt legalisering och behandling av bullriga exempel eller "ytterligare" i träningsdata. Förvånansvärt nog verkar prestandan hos problemdomän-agnostiska blandningsmodeller mätta snabbt (med 10 mallar och 100 positiva utbildningsexempel per mall). Kompositionsblandningar (som implementeras via sammansatta delar) ger dock mycket bättre prestanda eftersom de delar parametrar mellan mallar och kan syntetisera nya mallar som inte förekommer under utbildningen. Detta tyder på att det fortfarande finns utrymme för att förbättra prestandan med linjära klassificeringar och det befintliga funktionsutrymmet genom förbättrade representationer och inlärningsalgoritmer.
REF har undersökt frågan om befintliga funktionsdetektorer kommer att fortsätta att förbättras i takt med att data växer eller utvecklingen av bättre modeller för objektdetektering behövs.
Do we need more training data or better models for object detection
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}