論文の概要: Feature Space Augmentation for Long-Tailed Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03673v1
- Date: Sun, 9 Aug 2020 06:38:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 04:16:16.109013
- Title: Feature Space Augmentation for Long-Tailed Data
- Title（参考訳）: 長尺データのための特徴空間拡張
- Authors: Peng Chu and Xiao Bian and Shaopeng Liu and Haibin Ling
- Abstract要約: 実世界のデータは、各クラスの周波数が典型的に異なるため、長い尾の分布に従うことが多い。
データ再サンプリングと拡張に関するクラスバランス損失と高度な手法は、データの不均衡問題を解決するためのベストプラクティスのひとつです。
提案手法は,多種多様なサンプルを持つクラスから学習した特徴量を用いて,特徴空間における表現不足のクラスを増大させることによって,長鎖問題に対処する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.65615132238291
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-world data often follow a long-tailed distribution as the frequency of
each class is typically different. For example, a dataset can have a large
number of under-represented classes and a few classes with more than sufficient
data. However, a model to represent the dataset is usually expected to have
reasonably homogeneous performances across classes. Introducing class-balanced
loss and advanced methods on data re-sampling and augmentation are among the
best practices to alleviate the data imbalance problem. However, the other part
of the problem about the under-represented classes will have to rely on
additional knowledge to recover the missing information.
In this work, we present a novel approach to address the long-tailed problem
by augmenting the under-represented classes in the feature space with the
features learned from the classes with ample samples. In particular, we
decompose the features of each class into a class-generic component and a
class-specific component using class activation maps. Novel samples of
under-represented classes are then generated on the fly during training stages
by fusing the class-specific features from the under-represented classes with
the class-generic features from confusing classes. Our results on different
datasets such as iNaturalist, ImageNet-LT, Places-LT and a long-tailed version
of CIFAR have shown the state of the art performances.
- Abstract（参考訳）: 実世界のデータは、各クラスの頻度が通常異なるため、しばしばロングテールの分布に従う。
例えば、データセットは、多数の未表現のクラスと、十分なデータを持つ少数のクラスを持つことができる。
しかしながら、データセットを表現するモデルは通常、クラス間で合理的に均質なパフォーマンスを持つことが期待されている。
データのアンバランス問題を緩和するためのベストプラクティスとして、クラスバランス損失の導入とデータ再サンプリングと拡張に関する高度な手法がある。
しかし、未表示のクラスに関する他の問題は、欠落した情報を回復するために追加の知識に頼る必要がある。
本研究では,特徴空間における表現不足のクラスを,十分なサンプルを持つクラスから学習した特徴量で拡張することで,長鎖問題に対処する新しい手法を提案する。
特に,各クラスの特徴を,クラスアクティベーションマップを用いてクラスジェネリックコンポーネントとクラス固有のコンポーネントに分解する。
未表現のクラスの新しいサンプルは、未表現のクラスからクラス固有の特徴を、混乱したクラスからクラスジェネリックな特徴に融合させることで、トレーニング段階のフライで生成される。
iNaturalist、ImageNet-LT、Places-LT、CIFARの長期バージョンなど、さまざまなデータセットで得られた結果から、アートパフォーマンスの現状が示されている。
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