論文の概要: SuperDisco: Super-Class Discovery Improves Visual Recognition for the Long-Tail

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00101v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 19:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 19:48:51.288675
• Title: SuperDisco: Super-Class Discovery Improves Visual Recognition for the Long-Tail
• Title（参考訳）: SuperDisco: ロングテールの視覚認識を改善するスーパークラスディスカバリ
• Authors: Yingjun Du, Jiayi Shen, Xiantong Zhen, Cees G. M. Snoek
• Abstract要約: 我々は,長い尾の認識のための超クラス表現を発見するアルゴリズムであるSuperDiscoを提案する。 我々は,長期分布を扱うための表現学習を指導するために,超クラスグラフを構築することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.50380510879697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern image classifiers perform well on populated classes, while degrading considerably on tail classes with only a few instances. Humans, by contrast, effortlessly handle the long-tailed recognition challenge, since they can learn the tail representation based on different levels of semantic abstraction, making the learned tail features more discriminative. This phenomenon motivated us to propose SuperDisco, an algorithm that discovers super-class representations for long-tailed recognition using a graph model. We learn to construct the super-class graph to guide the representation learning to deal with long-tailed distributions. Through message passing on the super-class graph, image representations are rectified and refined by attending to the most relevant entities based on the semantic similarity among their super-classes. Moreover, we propose to meta-learn the super-class graph under the supervision of a prototype graph constructed from a small amount of imbalanced data. By doing so, we obtain a more robust super-class graph that further improves the long-tailed recognition performance. The consistent state-of-the-art experiments on the long-tailed CIFAR-100, ImageNet, Places and iNaturalist demonstrate the benefit of the discovered super-class graph for dealing with long-tailed distributions.
• Abstract（参考訳）: 現代の画像分類器は人口密度の高いクラスではよく機能するが、テールクラスでは少数のインスタンスで大幅に劣化する。 対照的に人間は、異なる意味的抽象化のレベルに基づいてテール表現を学習できるため、ロングテールの認識課題を無力に処理し、学習されたテールはより識別的になる。 この現象は,グラフモデルを用いて長期認識のための超クラス表現を発見するアルゴリズムであるSuperDiscoを提案する動機となった。 我々は,長期分布を扱うための表現学習を指導するために,超クラスグラフを構築することを学ぶ。 スーパークラスグラフ上のメッセージパッシングを通じて、イメージ表現は、スーパークラス間の意味的類似性に基づいて、最も関連するエンティティに出席することによって、修正され、洗練される。 さらに,少数の不均衡データから構築したプロトタイプグラフの監督下で,スーパークラスグラフをメタ学習する手法を提案する。 これにより、より堅牢な超クラスグラフが得られ、長鎖認識性能がさらに向上する。 CIFAR-100、ImageNet、Places、iNaturalistの長い尾の分布を扱うための超クラスグラフの利点を実証する。

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