論文の概要: Geo-Spatiotemporal Features and Shape-Based Prior Knowledge for Fine-grained Imbalanced Data Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11285v1
• Date: Sun, 21 Mar 2021 02:01:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 15:03:36.757168
• Title: Geo-Spatiotemporal Features and Shape-Based Prior Knowledge for Fine-grained Imbalanced Data Classification
• Title（参考訳）: 微細不均衡データ分類のための時空間的特徴と形状に基づく事前知識
• Authors: Charles (A.) Kantor, Marta Skreta, Brice Rauby, L\'eonard Boussioux, Emmanuel Jehanno, Alexandra Luccioni, David Rolnick, Hugues Talbot
• Abstract要約: 細粒度分類は、類似のグローバル知覚とパターンを持つ項目を区別することを目的としているが、細部によって異なる。 私たちの主な課題は、小さなクラス間バリエーションと大きなクラス内バリエーションの両方から来ています。 我々は,野生生物の利用事例における細粒度分類を改善するため,いくつかの革新を組み合わせることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.916371837696396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fine-grained classification aims at distinguishing between items with similar global perception and patterns, but that differ by minute details. Our primary challenges come from both small inter-class variations and large intra-class variations. In this article, we propose to combine several innovations to improve fine-grained classification within the use-case of wildlife, which is of practical interest for experts. We utilize geo-spatiotemporal data to enrich the picture information and further improve the performance. We also investigate state-of-the-art methods for handling the imbalanced data issue.
• Abstract（参考訳）: 細粒度分類は、類似のグローバル知覚とパターンを持つ項目を区別することを目的としているが、細部によって異なる。 私たちの主な課題は、小さなクラス間バリエーションと大きなクラス内バリエーションの両方から来ています。 本稿では,野生生物の利用事例におけるきめ細かい分類を改善するために,いくつかのイノベーションを組み合わせることを提案する。 地理空間データを用いて画像情報を強化し,さらに性能を向上させる。 また,不均衡データを扱うための最先端手法についても検討する。

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