論文の概要: Auto Seg-Loss: Searching Metric Surrogates for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07930v2
• Date: Thu, 3 Dec 2020 05:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 04:28:34.243465
• Title: Auto Seg-Loss: Searching Metric Surrogates for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: auto seg-loss: 意味セグメンテーションのためのメトリックサーロゲートの探索
• Authors: Hao Li, Chenxin Tao, Xizhou Zhu, Xiaogang Wang, Gao Huang, Jifeng Dai
• Abstract要約: そこで本研究では,各計量に対する相異なるサロゲート損失を探索することにより,計量固有損失関数の設計を自動化することを提案する。 PASCAL VOCとCityscapesの実験では、探索されたサロゲート損失は手動で設計した損失関数よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.343646789922545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing proper loss functions is essential in training deep networks. Especially in the field of semantic segmentation, various evaluation metrics have been proposed for diverse scenarios. Despite the success of the widely adopted cross-entropy loss and its variants, the mis-alignment between the loss functions and evaluation metrics degrades the network performance. Meanwhile, manually designing loss functions for each specific metric requires expertise and significant manpower. In this paper, we propose to automate the design of metric-specific loss functions by searching differentiable surrogate losses for each metric. We substitute the non-differentiable operations in the metrics with parameterized functions, and conduct parameter search to optimize the shape of loss surfaces. Two constraints are introduced to regularize the search space and make the search efficient. Extensive experiments on PASCAL VOC and Cityscapes demonstrate that the searched surrogate losses outperform the manually designed loss functions consistently. The searched losses can generalize well to other datasets and networks. Code shall be released.
• Abstract（参考訳）: ディープネットワークのトレーニングには,適切な損失関数の設計が不可欠である。 特にセマンティクスセグメンテーションの分野では、様々なシナリオで様々な評価指標が提案されている。 広く採用されているクロスエントロピー損失とその変種の成功にもかかわらず、損失関数と評価指標のミスアライメントはネットワーク性能を低下させる。 一方、特定のメトリクスごとに損失関数を手動で設計するには、専門知識と重要なマンパワーが必要です。 本稿では,各計量に対する異なる代理損失を探索することにより,計量固有損失関数の設計を自動化することを提案する。 パラメータ化関数でメトリクスの微分不可能な操作を代用し、パラメータ探索を行い、損失面の形状を最適化する。 探索空間を規則化し、探索を効率化するために2つの制約を導入する。 PASCAL VOCとCityscapesの大規模な実験により、探索されたサロゲート損失は手動で設計した損失関数よりも優れていた。 検索された損失は他のデータセットやネットワークによく当てはまる。 コードは解放される。

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