論文の概要: Breadcrumbs: Adversarial Class-Balanced Sampling for Long-tailed Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00127v1
• Date: Sat, 1 May 2021 00:21:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 05:04:59.469913
• Title: Breadcrumbs: Adversarial Class-Balanced Sampling for Long-tailed Recognition
• Title（参考訳）: breadcrumbs:ロングテール認識のための逆クラスバランスサンプリング
• Authors: Bo Liu, Haoxiang Li, Hao Kang, Gang Hua, Nuno Vasconcelos
• Abstract要約: クラスごとのサンプル数が非バランスである長尾認識の問題は、考慮されます。 これは例の繰り返しサンプリングによるものであり、特徴空間拡張によって対処できると仮定される。 トレーニング中のエポック間の機能のバックトラッキングに基づく,新たな機能拡張戦略であるemanateを提案する。 新たなサンプリング手順であるbreadcrumbは、余分な計算なしで逆のクラスバランスのサンプリングを実装するために導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.93760490301395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of long-tailed recognition, where the number of examples per class is highly unbalanced, is considered. While training with class-balanced sampling has been shown effective for this problem, it is known to over-fit to few-shot classes. It is hypothesized that this is due to the repeated sampling of examples and can be addressed by feature space augmentation. A new feature augmentation strategy, EMANATE, based on back-tracking of features across epochs during training, is proposed. It is shown that, unlike class-balanced sampling, this is an adversarial augmentation strategy. A new sampling procedure, Breadcrumb, is then introduced to implement adversarial class-balanced sampling without extra computation. Experiments on three popular long-tailed recognition datasets show that Breadcrumb training produces classifiers that outperform existing solutions to the problem.
• Abstract（参考訳）: クラスごとの例数が非常に不均衡なロングテール認識の問題点を考察する。 クラスバランスサンプリングによるトレーニングは,この問題に対して有効であることが示されているが,数発のクラスに過度に適合することが知られている。 これは例の繰り返しサンプリングによるものであり、特徴空間の増大によって対処できると仮定されている。 トレーニング中のエポック間の機能のバックトラッキングに基づく,新たな機能拡張戦略であるemanateを提案する。 クラスバランスサンプリングと異なり,これは相反する拡張戦略であることが示された。 新たなサンプリング手順であるbreadcrumbは、余分な計算なしで逆のクラスバランスのサンプリングを実装するために導入された。 一般的な3つの長い尾の認識データセットの実験は、Breadcrumbトレーニングが既存のソリューションよりも優れた分類器を生成することを示している。

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