論文の概要: Calibrating Class Activation Maps for Long-Tailed Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12757v1
• Date: Sun, 29 Aug 2021 05:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:41:42.509574
• Title: Calibrating Class Activation Maps for Long-Tailed Visual Recognition
• Title（参考訳）: 長期視覚認識のためのクラスアクティベーションマップの校正
• Authors: Chi Zhang, Guosheng Lin, Lvlong Lai, Henghui Ding, Qingyao Wu
• Abstract要約: 本稿では,CNNの長期分布からネットワーク学習を改善するための2つの効果的な修正を提案する。 まず,ネットワーク分類器の学習と予測を改善するために,CAMC (Class Activation Map) モジュールを提案する。 第2に,長期化問題における表現学習における正規化分類器の利用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.77124328049557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world visual recognition problems often exhibit long-tailed distributions, where the amount of data for learning in different categories shows significant imbalance. Standard classification models learned on such data distribution often make biased predictions towards the head classes while generalizing poorly to the tail classes. In this paper, we present two effective modifications of CNNs to improve network learning from long-tailed distribution. First, we present a Class Activation Map Calibration (CAMC) module to improve the learning and prediction of network classifiers, by enforcing network prediction based on important image regions. The proposed CAMC module highlights the correlated image regions across data and reinforces the representations in these areas to obtain a better global representation for classification. Furthermore, we investigate the use of normalized classifiers for representation learning in long-tailed problems. Our empirical study demonstrates that by simply scaling the outputs of the classifier with an appropriate scalar, we can effectively improve the classification accuracy on tail classes without losing the accuracy of head classes. We conduct extensive experiments to validate the effectiveness of our design and we set new state-of-the-art performance on five benchmarks, including ImageNet-LT, Places-LT, iNaturalist 2018, CIFAR10-LT, and CIFAR100-LT.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の視覚認識問題は、異なるカテゴリで学習するためのデータ量が大きな不均衡を示すロングテール分布を示すことが多い。 このようなデータ分布で学習された標準分類モデルは、しばしば尾のクラスを一般化しながら、ヘッドクラスに対してバイアスのある予測を行う。 本稿では,cnnの2つの効果的な修正を行い,ロングテール分布からのネットワーク学習を改善する。 まず,重要画像領域に基づくネットワーク予測を強制することにより,ネットワーク分類器の学習と予測を改善するためのクラスアクティベーションマップキャリブレーション(camc)モジュールを提案する。 提案するCAMCモジュールは,データ間の相関画像領域を強調表示し,これらの領域の表現を強化し,よりグローバルな分類表現を得る。 さらに,長期化問題における表現学習における正規化分類器の利用について検討した。 実験により, 適切なスカラーで分類器の出力をスケールすることで, ヘッドクラスの精度を損なうことなく, テールクラスの分類精度を効果的に向上できることを示した。 我々は,この設計の有効性を検証するための広範な実験を行い,ImageNet-LT, Places-LT, iNaturalist 2018, CIFAR10-LT, CIFAR100-LTの5つのベンチマークに対して,新しい最先端性能を設定した。

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