Evaluation can be performed by full fine-tuning (initialisation evaluation) or training a linear classifier (feature evaluation). PIRL robustness has been tested by using images in-distribution by training it on in-the-wild images. So we just took 1 million images randomly from Flickr, which is the YFCC data set. And then we basically performed pre-training on these images and then performed transplanting on different data sets.
L’évaluation peut être effectuée par un finetuning complet (évaluation de l’initialisation) ou par l’entraînement d’un classifieur linéaire (évaluation des caractéristiques). La robustesse de PIRL a été testée en l’entraînant sur des images en milieu naturel, à savoir un million d’images prises au hasard sur Flickr (jeu de données YFCC). Puis il a été appliqué sur différents jeux de données.