論文の概要: Tilted Cross Entropy (TCE): Promoting Fairness in Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14051v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 18:00:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 13:00:43.490394
• Title: Tilted Cross Entropy (TCE): Promoting Fairness in Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: TCE(Tilted Cross Entropy) : セマンティックセグメンテーションにおけるフェアネスの促進
• Authors: Attila Szabo, Hadi Jamali-Rad, Siva-Datta Mannava
• Abstract要約: 傾斜クロスエントロピー(TCE)損失を提案し,セマンティックセグメンテーション設定に適応することで,対象クラス間の性能格差を最小限に抑える。 セマンティックセグメンテーションのためのTCEは,マルチクラスのクロスエントロピーで学習したCityscapesとADE20kデータセットの低パフォーマンスクラスを効率的に改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional empirical risk minimization (ERM) for semantic segmentation can disproportionately advantage or disadvantage certain target classes in favor of an (unfair but) improved overall performance. Inspired by the recently introduced tilted ERM (TERM), we propose tilted cross-entropy (TCE) loss and adapt it to the semantic segmentation setting to minimize performance disparity among target classes and promote fairness. Through quantitative and qualitative performance analyses, we demonstrate that the proposed Stochastic TCE for semantic segmentation can efficiently improve the low-performing classes of Cityscapes and ADE20k datasets trained with multi-class cross-entropy (MCCE), and also results in improved overall fairness.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための従来の経験的リスク最小化(erm)は、(不公平だが)全体的なパフォーマンスを改善するために、不釣り合いに有利あるいは特定のターゲットクラスを不利にする可能性がある。 最近導入された傾斜ERM(Tinted ERM)に触発されて、傾斜したクロスエントロピー(TCE)損失を提案し、それをセマンティックセグメンテーション設定に適応させ、ターゲットクラス間の性能格差を最小化し、公平性を促進する。 意味的セグメンテーションのためのStochastic TCEは,定量的かつ定性的な性能解析により,マルチクラスクロスエントロピー(MCCE)で訓練したCityscapesとADE20kデータセットの低パフォーマンスクラスを効率的に改善し,全体的な公平性を向上させることを実証した。

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