論文の概要: Seesaw Loss for Long-Tailed Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10032v4
• Date: Thu, 17 Jun 2021 15:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 03:02:13.859834
• Title: Seesaw Loss for Long-Tailed Instance Segmentation
• Title（参考訳）: 長期インスタンスセグメンテーションのためのシーソー損失
• Authors: Jiaqi Wang, Wenwei Zhang, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Jiangmiao Pang, Tao Gong, Kai Chen, Ziwei Liu, Chen Change Loy, Dahua Lin
• Abstract要約: 本稿では,各カテゴリの正試料と負試料の動的再バランス勾配を求めるシーソー損失を提案する。 緩和因子は、異なるカテゴリ間の累積トレーニングインスタンスの比率に比例して、罰を尾のカテゴリに還元する。 補償係数は、末尾カテゴリーの偽陽性を避けるために、誤分類されたインスタンスのペナルティを増加させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.86306953253816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instance segmentation has witnessed a remarkable progress on class-balanced benchmarks. However, they fail to perform as accurately in real-world scenarios, where the category distribution of objects naturally comes with a long tail. Instances of head classes dominate a long-tailed dataset and they serve as negative samples of tail categories. The overwhelming gradients of negative samples on tail classes lead to a biased learning process for classifiers. Consequently, objects of tail categories are more likely to be misclassified as backgrounds or head categories. To tackle this problem, we propose Seesaw Loss to dynamically re-balance gradients of positive and negative samples for each category, with two complementary factors, i.e., mitigation factor and compensation factor. The mitigation factor reduces punishments to tail categories w.r.t. the ratio of cumulative training instances between different categories. Meanwhile, the compensation factor increases the penalty of misclassified instances to avoid false positives of tail categories. We conduct extensive experiments on Seesaw Loss with mainstream frameworks and different data sampling strategies. With a simple end-to-end training pipeline, Seesaw Loss obtains significant gains over Cross-Entropy Loss, and achieves state-of-the-art performance on LVIS dataset without bells and whistles. Code is available at https://github.com/open-mmlab/mmdetection.
• Abstract（参考訳）: インスタンスのセグメンテーションでは、クラスバランスベンチマークが著しく進歩している。 しかし、現実世界のシナリオでは、オブジェクトのカテゴリ分布が自然に長い尾を持つような、正確には実行できない。 ヘッドクラスのインスタンスは長い尾のデータセットを支配し、尾のカテゴリの負のサンプルとして機能する。 テールクラスにおける負のサンプルの圧倒的な勾配は、分類器のバイアス付き学習プロセスに繋がる。 したがって、テールカテゴリのオブジェクトは、バックグラウンドまたはヘッドカテゴリとして誤分類されることが多い。 この問題に対処するために,各カテゴリの正と負のサンプルの動的再バランス勾配,すなわち緩和係数と補償係数の2つの相補的因子を用いたシーソー損失を提案する。 緩和因子は、異なるカテゴリ間の累積トレーニングインスタンスの比率をテールカテゴリw.r.tに減らす。 一方、補償係数は、末尾カテゴリーの偽陽性を避けるために、誤分類インスタンスのペナルティを増加させる。 メインストリームのフレームワークと異なるデータサンプリング戦略を用いてシーソー損失に関する広範な実験を行う。 単純なエンドツーエンドのトレーニングパイプラインで、Seesaw Lossはクロスエントロピーロスよりも大幅に向上し、ベルやホイッスルなしでLVISデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。 コードはhttps://github.com/open-mmlab/mmdetectionで入手できる。

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