論文の概要: Learning to Segment the Tail

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00900v2
• Date: Fri, 3 Apr 2020 03:27:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 12:46:43.568405
• Title: Learning to Segment the Tail
• Title（参考訳）: 尾を区切ることを学ぶ
• Authors: Xinting Hu, Yi Jiang, Kaihua Tang, Jingyuan Chen, Chunyan Miao, Hanwang Zhang
• Abstract要約: 実世界の視覚認識には、大規模な長い尾を持つデータの極端なサンプル不均衡を扱う必要がある。 我々は,LVISタスクの課題に対して,データ全体をバランスの取れた部分に分割し,各部分の征服に漸進的な学習を適用する,"分別/分別"戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.38061765836443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world visual recognition requires handling the extreme sample imbalance in large-scale long-tailed data. We propose a "divide&conquer" strategy for the challenging LVIS task: divide the whole data into balanced parts and then apply incremental learning to conquer each one. This derives a novel learning paradigm: class-incremental few-shot learning, which is especially effective for the challenge evolving over time: 1) the class imbalance among the old-class knowledge review and 2) the few-shot data in new-class learning. We call our approach Learning to Segment the Tail (LST). In particular, we design an instance-level balanced replay scheme, which is a memory-efficient approximation to balance the instance-level samples from the old-class images. We also propose to use a meta-module for new-class learning, where the module parameters are shared across incremental phases, gaining the learning-to-learn knowledge incrementally, from the data-rich head to the data-poor tail. We empirically show that: at the expense of a little sacrifice of head-class forgetting, we can gain a significant 8.3% AP improvement for the tail classes with less than 10 instances, achieving an overall 2.0% AP boost for the whole 1,230 classes.
• Abstract（参考訳）: 実世界の視覚認識には、大規模ロングテールデータの極端なサンプル不均衡を扱う必要がある。 我々は,LVISタスクの課題に対して,データ全体をバランスの取れた部分に分割し,各部分の征服に漸進的な学習を適用する,"分別/分別"戦略を提案する。 これは、新しい学習パラダイム、すなわち、時間とともに進化する課題に特に効果的である、クラスインクリメンタルな少数ショット学習に由来する。 1)旧式の知識レビューと授業の不均衡 2)新学級学習における数ショットデータ。 われわれはLearning to Segment the Tail (LST)と呼んでいる。 特に,古いクラスイメージからのインスタンスレベルのサンプルのバランスをとるために,メモリ効率のよい近似であるインスタンスレベルのバランスドリプレイスキームを設計する。 また,メタモジュールを新たなクラス学習に利用し,モジュールパラメータを漸進的なフェーズで共有し,学習から学習までの知識をデータリッチヘッドからデータポーアテールへと段階的に獲得することを提案する。 ヘッドクラスの忘れを少し犠牲にして、私たちは10インスタンス未満のテールクラスに対して8.3%のAP改善を得ることができ、1,230クラス全体で2.0%のAP向上を達成することができます。

関連論文リスト

• Towards Non-Exemplar Semi-Supervised Class-Incremental Learning [33.560003528712414]
  クラス増分学習は、古いクラスの識別性を保ちながら、新しいクラスを徐々に認識することを目的としている。 コントラスト学習と半教師付きインクリメンタルプロトタイプ分類器(Semi-IPC)を用いた非経験的半教師付きCILフレームワークを提案する。 Semi-IPCは教師なしの正規化で各クラスのプロトタイプを学習し、部分的にラベル付けされた新しいデータからモデルを漸進的に学習することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T06:28:19Z)
• Robust Feature Learning and Global Variance-Driven Classifier Alignment for Long-Tail Class Incremental Learning [20.267257778779992]
  本稿では,長期クラスインクリメンタルラーニングの強化を目的とした2段階フレームワークを提案する。 本研究は,ロングテールクラスインクリメンタルラーニングにおいて,テールクラスの表現不足がもたらす課題に対処する。 提案するフレームワークは,任意のクラスインクリメンタル学習メソッドをモジュールとしてシームレスに統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T13:28:53Z)
• Neural Collapse Terminus: A Unified Solution for Class Incremental Learning and Its Variants [166.916517335816]
  本稿では,3つの課題における不整合ジレンマに対する統一解を提案する。 ラベル空間全体の最大等角的クラス間分離を有する固定構造である神経崩壊終端を提案する。 本手法は,データ不均衡やデータ不足にかかわらず,神経崩壊最適度を漸進的に保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T13:09:59Z)
• Class-Incremental Learning: A Survey [84.30083092434938]
  CIL(Class-Incremental Learning)は、学習者が新しいクラスの知識を段階的に取り入れることを可能にする。 CILは、前者の特徴を壊滅的に忘れる傾向にあり、その性能は劇的に低下する。 ベンチマーク画像分類タスクにおける17の手法の厳密で統一的な評価を行い、異なるアルゴリズムの特徴を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T17:59:05Z)
• MoBYv2AL: Self-supervised Active Learning for Image Classification [57.4372176671293]
  画像分類のための自己教師型アクティブラーニングフレームワークであるMoBYv2ALを提案する。 私たちの貢献は、最も成功した自己教師付き学習アルゴリズムであるMoBYをALパイプラインに持ち上げることです。 近年のAL法と比較すると,最先端の結果が得られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-04T10:52:02Z)
• Self-Supervised Class Incremental Learning [51.62542103481908]
  既存のクラスインクリメンタルラーニング(CIL)手法は、データラベルに敏感な教師付き分類フレームワークに基づいている。 新しいクラスデータに基づいて更新する場合、それらは破滅的な忘れがちである。 本稿では,SSCILにおける自己指導型表現学習のパフォーマンスを初めて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T06:58:19Z)
• Few-Shot Incremental Learning with Continually Evolved Classifiers [46.278573301326276]
  Few-shot Class-Incremental Learning(FSCIL)は、いくつかのデータポイントから新しい概念を継続的に学習できる機械学習アルゴリズムの設計を目指している。 難点は、新しいクラスからの限られたデータが、重大な過度な問題を引き起こすだけでなく、破滅的な忘れの問題も悪化させることにある。 我々は,適応のための分類器間のコンテキスト情報を伝達するグラフモデルを用いた連続進化型cif(cec)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T10:54:51Z)
• Class-incremental Learning with Rectified Feature-Graph Preservation [24.098892115785066]
  本論文の中心的なテーマは,逐次的な段階を経る新しいクラスを学習することである。 旧知識保存のための重み付きユークリッド正規化を提案する。 新しいクラスを効果的に学習するために、クラス分離を増やすためにバイナリクロスエントロピーでどのように機能するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T07:26:04Z)
• iTAML: An Incremental Task-Agnostic Meta-learning Approach [123.10294801296926]
  人間は経験が成長するにつれて、新しい知識を継続的に学ぶことができる。 ディープニューラルネットワークにおける以前の学習は、新しいタスクでトレーニングされたときにすぐに消えてしまう可能性がある。 遭遇した全てのタスク間の平衡を維持するために,新しいメタラーニング手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-25T21:42:48Z)
• Cognitively-Inspired Model for Incremental Learning Using a Few Examples [11.193504036335503]
  増分学習は、異なるクラスに分離されたデータのストリームから連続的に学習する分類器の開発を試みる。 ディープラーニングアプローチは、クラスを漸進的に学習する際の破滅的な忘れ込みに悩まされる一方、ほとんどのインクリメンタル学習アプローチは、クラス毎に大量のトレーニングデータを必要とします。 本研究では,海馬と新皮質の概念学習モデルから着想を得た新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T19:52:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。