論文の概要: Long-Tailed Recognition Using Class-Balanced Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03706v2
• Date: Mon, 19 Oct 2020 11:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 23:11:34.155549
• Title: Long-Tailed Recognition Using Class-Balanced Experts
• Title（参考訳）: クラスバランスエキスパートによるロングテール認識
• Authors: Saurabh Sharma, Ning Yu, Mario Fritz, Bernt Schiele
• Abstract要約: 本稿では,多様な分類器の強度を組み合わせたクラスバランスの専門家のアンサンブルを提案する。 私たちのクラスバランスの専門家のアンサンブルは、最先端に近い結果に到達し、長い尾の認識のための2つのベンチマークで新たな最先端のアンサンブルを確立します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.73438243408393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning enables impressive performance in image recognition using large-scale artificially-balanced datasets. However, real-world datasets exhibit highly class-imbalanced distributions, yielding two main challenges: relative imbalance amongst the classes and data scarcity for mediumshot or fewshot classes. In this work, we address the problem of long-tailed recognition wherein the training set is highly imbalanced and the test set is kept balanced. Differently from existing paradigms relying on data-resampling, cost-sensitive learning, online hard example mining, loss objective reshaping, and/or memory-based modeling, we propose an ensemble of class-balanced experts that combines the strength of diverse classifiers. Our ensemble of class-balanced experts reaches results close to state-of-the-art and an extended ensemble establishes a new state-of-the-art on two benchmarks for long-tailed recognition. We conduct extensive experiments to analyse the performance of the ensembles, and discover that in modern large-scale datasets, relative imbalance is a harder problem than data scarcity. The training and evaluation code is available at https://github.com/ssfootball04/class-balanced-experts.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、大規模な人工バランスデータセットを使用して、画像認識における印象的なパフォーマンスを実現する。 しかし、実世界のデータセットは高度にクラス不均衡な分布を示しており、クラス間の相対的不均衡と中級クラスや少級クラスのデータの不足という2つの大きな課題を生み出している。 本研究では,トレーニングセットが高度に不均衡であり,テストセットがバランスを保っているという,長い尾認識の問題に対処する。 データサンプル、コストセンシティブな学習、オンラインのハードサンプルマイニング、損失目標の再構成、メモリベースのモデリングといった既存のパラダイムとは異なり、多様な分類器の強みを組み合わせたクラスバランスの専門家のアンサンブルを提案する。 クラスバランスの専門家のアンサンブルは最先端に近い結果に到達し、拡張アンサンブルはロングテール認識のための2つのベンチマークで新しい最先端技術を確立します。 我々はアンサンブルの性能を分析するために広範な実験を行い、現代の大規模データセットでは、相対的不均衡はデータ不足よりも難しい問題であることを明らかにした。 トレーニングと評価コードはhttps://github.com/ssfootball04/class-balanced-expertsで入手できる。

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