論文の概要: CDLT: A Dataset with Concept Drift and Long-Tailed Distribution for
Fine-Grained Visual Categorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02346v1
- Date: Sun, 4 Jun 2023 12:42:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 18:28:07.533167
- Title: CDLT: A Dataset with Concept Drift and Long-Tailed Distribution for
Fine-Grained Visual Categorization
- Title（参考訳）: CDLT:細粒度視覚分類のための概念ドリフトと長期分布を用いたデータセット
- Authors: Shuo Ye and Yufeng Shi and Ruxin Wang and Yu Wang and Jiamiao Xu and
Chuanwu Yang and Xinge You
- Abstract要約: コンセプトドリフトとロングプレート分布データセットは、47ヶ月連続して、異なる種で250のインスタンスの11195の画像を収集することによって収集される。
インスタンスの特徴は時間によって異なり、長い尾の分布を示す傾向がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.970777213825556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data is the foundation for the development of computer vision, and the
establishment of datasets plays an important role in advancing the techniques
of fine-grained visual categorization~(FGVC). In the existing FGVC datasets
used in computer vision, it is generally assumed that each collected instance
has fixed characteristics and the distribution of different categories is
relatively balanced. In contrast, the real world scenario reveals the fact that
the characteristics of instances tend to vary with time and exhibit a
long-tailed distribution. Hence, the collected datasets may mislead the
optimization of the fine-grained classifiers, resulting in unpleasant
performance in real applications. Starting from the real-world conditions and
to promote the practical progress of fine-grained visual categorization, we
present a Concept Drift and Long-Tailed Distribution dataset. Specifically, the
dataset is collected by gathering 11195 images of 250 instances in different
species for 47 consecutive months in their natural contexts. The collection
process involves dozens of crowd workers for photographing and domain experts
for labelling. Extensive baseline experiments using the state-of-the-art
fine-grained classification models demonstrate the issues of concept drift and
long-tailed distribution existed in the dataset, which require the attention of
future researches.
- Abstract（参考訳）: データはコンピュータビジョンの発展の基盤であり、データセットの確立はきめ細かい視覚分類技術(FGVC)の進展に重要な役割を果たしている。
コンピュータビジョンで使用される既存のFGVCデータセットでは、各収集されたインスタンスは固定特性を持ち、異なるカテゴリの分布は比較的バランスが取れていると一般的に仮定される。
対照的に、実世界のシナリオでは、インスタンスの特性が時間とともに変化し、ロングテール分布を示す傾向があるという事実が明らかにされる。
したがって、収集されたデータセットは細粒度の分類器の最適化を誤解し、実際のアプリケーションでは不快なパフォーマンスをもたらす可能性がある。
実世界の状況から始まり,細粒度視覚分類の実際的な進展を促進するために,概念ドリフトとロングテール分布データセットを提案する。
具体的には、データセットは、異なる種で47ヶ月連続して、250のインスタンスの11195の画像を収集して収集される。
収集プロセスには、写真撮影のための数十人の群衆労働者とラベル付けのドメイン専門家が含まれる。
最先端のきめ細かい分類モデルを用いた大規模なベースライン実験は、データセットにコンセプトドリフトと長い尾の分布の問題を示し、将来の研究の注意を要する。
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