論文の概要: Distribution Alignment: A Unified Framework for Long-tail Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16370v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 14:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 18:09:57.041742
• Title: Distribution Alignment: A Unified Framework for Long-tail Visual Recognition
• Title（参考訳）: 分散アライメント:ロングテール視覚認識のための統一フレームワーク
• Authors: Songyang Zhang, Zeming Li, Shipeng Yan, Xuming He, Jian Sun
• Abstract要約: 長尾視覚認識のための分散アライメント戦略を提案する。 次に,二段階学習における一般化された再重み付け法を導入して,事前のクラスバランスをとる。 提案手法は, 4つの認識タスクすべてにおいて, 単純で統一されたフレームワークを用いて最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.36728157779307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent success of deep neural networks, it remains challenging to effectively model the long-tail class distribution in visual recognition tasks. To address this problem, we first investigate the performance bottleneck of the two-stage learning framework via ablative study. Motivated by our discovery, we propose a unified distribution alignment strategy for long-tail visual recognition. Specifically, we develop an adaptive calibration function that enables us to adjust the classification scores for each data point. We then introduce a generalized re-weight method in the two-stage learning to balance the class prior, which provides a flexible and unified solution to diverse scenarios in visual recognition tasks. We validate our method by extensive experiments on four tasks, including image classification, semantic segmentation, object detection, and instance segmentation. Our approach achieves the state-of-the-art results across all four recognition tasks with a simple and unified framework. The code and models will be made publicly available at: https://github.com/Megvii-BaseDetection/DisAlign
• Abstract（参考訳）: 近年のディープニューラルネットワークの成功にもかかわらず、視覚認識タスクのロングテールクラス分布を効果的にモデル化することは依然として困難である。 この問題に対処するため,まず2段階学習フレームワークの性能ボトルネックをアブレーティブスタディを用いて検討する。 この発見に動機づけられて,ロングテール視覚認識のための統一分布アライメント戦略を提案する。 具体的には,各データポイントの分類スコアを調整可能な適応キャリブレーション関数を開発した。 次に,2段階学習における一般化された再重み付け手法を導入し,視覚認識タスクの多様なシナリオに対して,柔軟で統一されたソリューションを提供する。 画像分類,セマンティックセグメンテーション,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーションの4つのタスクについて,広範囲にわたる実験により検証を行った。 提案手法は, 4つの認識タスクすべてにおいて, 単純で統一されたフレームワークを用いて最先端の結果を得る。 コードとモデルは、https://github.com/Megvii-BaseDetection/DisAlignで公開されます。

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