論文の概要: Invariant Feature Learning for Generalized Long-Tailed Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09504v2
- Date: Sat, 1 Apr 2023 12:11:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 01:05:51.518081
- Title: Invariant Feature Learning for Generalized Long-Tailed Classification
- Title（参考訳）: 一般化ロングプレート分類のための不変特徴学習
- Authors: Kaihua Tang, Mingyuan Tao, Jiaxin Qi, Zhenguang Liu, Hanwang Zhang
- Abstract要約: 我々は,両種類の不均衡を共同で検討するために,一般化長大分類(GLT)を導入する。
提案した2つのベンチマーク(ImageNet-GLTとMSCOCO-GLT)では,ほとんどのクラスワイドLTメソッドが退化している。
GLTの最初の強力なベースラインとして不変特徴学習(IFL)法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.0533733524078
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing long-tailed classification (LT) methods only focus on tackling the
class-wise imbalance that head classes have more samples than tail classes, but
overlook the attribute-wise imbalance. In fact, even if the class is balanced,
samples within each class may still be long-tailed due to the varying
attributes. Note that the latter is fundamentally more ubiquitous and
challenging than the former because attributes are not just implicit for most
datasets, but also combinatorially complex, thus prohibitively expensive to be
balanced. Therefore, we introduce a novel research problem: Generalized
Long-Tailed classification (GLT), to jointly consider both kinds of imbalances.
By "generalized", we mean that a GLT method should naturally solve the
traditional LT, but not vice versa. Not surprisingly, we find that most
class-wise LT methods degenerate in our proposed two benchmarks: ImageNet-GLT
and MSCOCO-GLT. We argue that it is because they over-emphasize the adjustment
of class distribution while neglecting to learn attribute-invariant features.
To this end, we propose an Invariant Feature Learning (IFL) method as the first
strong baseline for GLT. IFL first discovers environments with divergent
intra-class distributions from the imperfect predictions and then learns
invariant features across them. Promisingly, as an improved feature backbone,
IFL boosts all the LT line-up: one/two-stage re-balance, augmentation, and
ensemble. Codes and benchmarks are available on Github:
https://github.com/KaihuaTang/Generalized-Long-Tailed-Benchmarks.pytorch
- Abstract（参考訳）: 既存のlong-tailed classification (lt)メソッドは、headクラスがtailクラスよりも多くのサンプルを持つクラス間の不均衡に取り組むことだけに焦点を当てています。
実際、クラスがバランスを取っていても、各クラス内のサンプルは、異なる属性のために長い尾を持つ可能性がある。
属性は、ほとんどのデータセットにとって暗黙的なだけでなく、組合せ的に複雑であるため、バランスをとるのに非常に高価である。
そこで我々は,両タイプの不均衡を共同で検討するために,GLT(Generalized Long-Tailed Classification)という新たな研究課題を導入する。
一般化」により、GLT法は従来のLTを自然に解くべきであるが、逆ではない。
意外なことに、提案した2つのベンチマーク(ImageNet-GLTとMSCOCO-GLT)では、ほとんどのクラスワイドLTメソッドが退化している。
属性不変の特徴を学習することを無視しながら、クラス分布の調整を過度に強調するためである。
そこで本研究では,GLTの最初の強力なベースラインとして,不変特徴学習(IFL)手法を提案する。
iflはまず、不完全な予測からクラス内分布を分離した環境を発見し、それらの間の不変な特徴を学習する。
機能バックボーンの改善として、iflは1/2ステージの再バランス、拡張、アンサンブルといったltラインアップをすべて強化する。
コードとベンチマークはgithubで入手できる。 https://github.com/kaihuatang/generalized-long-tailed-benchmarks.pytorch
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