論文の概要: Investigate the Essence of Long-Tailed Recognition from a Unified Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03758v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 11:08:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 13:34:38.215387
• Title: Investigate the Essence of Long-Tailed Recognition from a Unified Perspective
• Title（参考訳）: 統一的な視点からロングテール認識の本質を探る
• Authors: Lei Liu and Li Liu
• Abstract要約: 深層認識モデルは、カテゴリ間の重い不均衡なサンプル数のために、長い尾のデータ分布に悩まされることが多い。 本研究では,長い尾の認識が標本数とカテゴリの類似性の両方に悩まされていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.080317683184363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the data scale grows, deep recognition models often suffer from long-tailed data distributions due to the heavy imbalanced sample number across categories. Indeed, real-world data usually exhibit some similarity relation among different categories (e.g., pigeons and sparrows), called category similarity in this work. It is doubly difficult when the imbalance occurs between such categories with similar appearances. However, existing solutions mainly focus on the sample number to re-balance data distribution. In this work, we systematically investigate the essence of the long-tailed problem from a unified perspective. Specifically, we demonstrate that long-tailed recognition suffers from both sample number and category similarity. Intuitively, using a toy example, we first show that sample number is not the unique influence factor for performance dropping of long-tailed recognition. Theoretically, we demonstrate that (1) category similarity, as an inevitable factor, would also influence the model learning under long-tailed distribution via similar samples, (2) using more discriminative representation methods (e.g., self-supervised learning) for similarity reduction, the classifier bias can be further alleviated with greatly improved performance. Extensive experiments on several long-tailed datasets verify the rationality of our theoretical analysis, and show that based on existing state-of-the-arts (SOTAs), the performance could be further improved by similarity reduction. Our investigations highlight the essence behind the long-tailed problem, and claim several feasible directions for future work.
• Abstract（参考訳）: データスケールが大きくなるにつれて、深層認識モデルは、カテゴリ間の重い不均衡なサンプル数のために、長い尾のデータ分布に悩まされることが多い。 実際、現実世界のデータは通常、異なるカテゴリ(例えば、ハトとスズメ)間の類似性関係を示し、この研究ではカテゴリ類似性(英語版)と呼ばれる。 類似した外観を持つカテゴリ間で不均衡が発生すると、非常に困難である。 しかし、既存のソリューションはデータ分散を再バランスするためにサンプル数に焦点を当てている。 本研究では,長期問題の本質を統一的な観点から体系的に検討する。 具体的には,ロングテール認識は標本数とカテゴリの類似性の両方に苦しむことを示す。 Intuitively, using a toy example, we showed that sample number is not unique influence factor for performance drop of long-tailed recognition。 理論的には、(1)カテゴリー類似性は、必然的な要因として、同様のサンプルによるロングテール分布下でのモデル学習にも影響を与え、(2)より識別的表現法(例えば、自己教師付き学習)を用いて類似性低減のために、分類子バイアスは、大幅に改善された性能でさらに緩和できることを示す。 いくつかの長い尾を持つデータセットに対する大規模な実験は、我々の理論解析の合理性を検証し、既存の最先端技術(SOTA)に基づいて、類似性の低減によりさらに性能が向上することを示した。 我々の調査は、長期にわたる問題の背後にある本質を浮き彫りにし、今後の作業に向けたいくつかの実現可能な方向性を主張する。

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