sensitivity — accuracy of a model on images with landmarks (also called Recall)
?? 학습모델을 랜크마크 이미지를 가지고 구성하여 모델 생성
specificity — accuracy of a model on images without landmarks.
?? 학습모델을 랜크마크 이미지없이 가지고 구성하여 모델 생성.
test data ?
“rare” and “frequent” landmarks.
“Part from total number” : shows what percentage of landmark examples in the offline test
has the corresponding type of landmarks > offline??몬지는 모르겠지만.ㅎ 전체 수집한것중 잘 나타나지 않는 landmark를 의미하는듯.??
각 클래스를 보고 그 클래스의 갯수를 보고 자른것인가? 그렇다면 반대가 되어야하는데. ㅠ(유명 랜드마크는 그 클래스안에서는 개수는 많아도 전체 지구 개수의 랜드마크의 아주 일부분이기 때문에....?? 그래서 이 개념은 아닌듯) > 데이터를 주지 않으니..ㅠ
특정 영역(geo)을 crawling를 했는데..그때의 전체 이미지중 보니 매우 낮은 랜드마크만 있었서 나머지는 non-landmark 비율이 높은 경우를 'rare'로 하지 않았을까?
It’s very important to understand how model works on “rare” landmarks due to the small amount of data for them.
데이터셋구성
test set > all: 581545 > 이중 약 3%만 landmark 이미지
아래 그림은 "rare" vs "frequent" > 그림보고도 이해안감.ㅠ > 대충? 설명
아래 그림의 왼쪽은 centriod들과 밀접한 top 5 centriod 이미지 > 그래서, 각 클래스안에 다른 view가 존재하는듯..(위에서 언급)
eval set 평가 = Medium vs Hard > distractors image에 대한 포함여부 테스트
평가가 살짝 fair하지 않는듯 > 여기서는 자체 train set를 ... > ( neuralcode같은것을 이용하지 않고..) > 공개했으면..
neuralcode나 google landmark 데이터셋을 trainset으로한 실험도 같이 했으면 더 좋을것 같다.
https://arxiv.org/abs/1908.10192