論文の概要: Semi-supervised Long-tailed Recognition using Alternate Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00133v1
• Date: Sat, 1 May 2021 00:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 04:38:43.071939
• Title: Semi-supervised Long-tailed Recognition using Alternate Sampling
• Title（参考訳）: オルタナトサンプリングを用いた半教師付きロングテール認識
• Authors: Bo Liu, Haoxiang Li, Hao Kang, Nuno Vasconcelos, Gang Hua
• Abstract要約: ロングテール認識の主な課題は、データ分布の不均衡とテールクラスにおけるサンプル不足である。 半教師付き長尾認識という新しい認識設定を提案する。 2つのデータセットで、他の競合方法よりも大幅な精度向上を実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.93760490301395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Main challenges in long-tailed recognition come from the imbalanced data distribution and sample scarcity in its tail classes. While techniques have been proposed to achieve a more balanced training loss and to improve tail classes data variations with synthesized samples, we resort to leverage readily available unlabeled data to boost recognition accuracy. The idea leads to a new recognition setting, namely semi-supervised long-tailed recognition. We argue this setting better resembles the real-world data collection and annotation process and hence can help close the gap to real-world scenarios. To address the semi-supervised long-tailed recognition problem, we present an alternate sampling framework combining the intuitions from successful methods in these two research areas. The classifier and feature embedding are learned separately and updated iteratively. The class-balanced sampling strategy has been implemented to train the classifier in a way not affected by the pseudo labels' quality on the unlabeled data. A consistency loss has been introduced to limit the impact from unlabeled data while leveraging them to update the feature embedding. We demonstrate significant accuracy improvements over other competitive methods on two datasets.
• Abstract（参考訳）: ロングテール認識の主な課題は、データ分布の不均衡とテールクラスにおけるサンプル不足である。 よりバランスの取れたトレーニング損失を達成し、合成サンプルによるテールクラスのデータ変動を改善する技術が提案されているが、容易に利用可能なラベルなしデータを活用することで認識精度を向上させる。 このアイデアは、半教師付きロングテール認識という新しい認識設定につながる。 この設定は現実世界のデータ収集やアノテーションのプロセスによく似ており、現実のシナリオとのギャップを埋めるのに役立ちます。 半教師付きロングテール認識問題に対処するため,この2つの研究分野における手法の直感と組み合わせた代替サンプリングフレームワークを提案する。 分類器と特徴埋め込みは別々に学習され、反復的に更新される。 非ラベルデータにおける擬似ラベルの品質に影響されない方法で分類器を訓練するために、クラスバランスサンプリング戦略を実装した。 ラベルのないデータの影響を制限し、機能の埋め込みを更新できる一貫性の損失が導入された。 2つのデータセットにおいて,他の競合手法よりも精度が大幅に向上することを示す。

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