論文の概要: Balancing Logit Variation for Long-tailed Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02061v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 09:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 20:24:17.876669
• Title: Balancing Logit Variation for Long-tailed Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 長尾意味セグメンテーションにおけるロジット変動のバランス
• Authors: Yuchao Wang, Jingjing Fei, Haochen Wang, Wei Li, Tianpeng Bao, Liwei Wu, Rui Zhao, Yujun Shen
• Abstract要約: トレーニングフェーズにおけるネットワーク予測にカテゴリワイドなバリエーションを導入する。 異なるカテゴリの特徴領域間のギャップを埋めて、よりバランスの取れた表現を生み出します。 提案手法は,様々なデータセットやタスク設定に対して,強い一般化性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.92929059563813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation usually suffers from a long-tail data distribution. Due to the imbalanced number of samples across categories, the features of those tail classes may get squeezed into a narrow area in the feature space. Towards a balanced feature distribution, we introduce category-wise variation into the network predictions in the training phase such that an instance is no longer projected to a feature point, but a small region instead. Such a perturbation is highly dependent on the category scale, which appears as assigning smaller variation to head classes and larger variation to tail classes. In this way, we manage to close the gap between the feature areas of different categories, resulting in a more balanced representation. It is noteworthy that the introduced variation is discarded at the inference stage to facilitate a confident prediction. Although with an embarrassingly simple implementation, our method manifests itself in strong generalizability to various datasets and task settings. Extensive experiments suggest that our plug-in design lends itself well to a range of state-of-the-art approaches and boosts the performance on top of them.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは通常、長い尾のデータ分布に悩まされる。 カテゴリにまたがるサンプル数が不均衡であるため、これらのテールクラスの特徴は、特徴空間の狭い領域に絞り込まれる可能性がある。 バランスの取れた特徴分布に向けて,学習段階でネットワーク予測にカテゴリ毎の変動を導入することにより,インスタンスがもはや特徴点ではなく,小さな領域に投影されるようにした。 このような摂動はカテゴリスケールに大きく依存しており、ヘッドクラスに小さな変化を割り当て、テールクラスにより大きな変化を割り当てているように見える。 このようにして、異なるカテゴリの特徴領域間のギャップを埋めることができ、結果としてよりバランスの取れた表現が得られる。 導入した変分が推論段階で破棄され、確実な予測が容易になる点が注目に値する。 恥ずかしいほど単純な実装ではあるものの、本手法は様々なデータセットやタスク設定に対して強い一般化性を示す。 広範な実験から、私たちのプラグイン設計は最先端のアプローチに適しており、その上のパフォーマンスを向上していることが示唆されます。

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