論文の概要: Feature Fusion from Head to Tail: an Extreme Augmenting Strategy for Long-Tailed Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06963v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 08:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 15:18:18.243598
• Title: Feature Fusion from Head to Tail: an Extreme Augmenting Strategy for Long-Tailed Visual Recognition
• Title（参考訳）: 頭部から爪への特徴融合 : 長期視覚認識のための極端増強戦略
• Authors: Mengke Li, Zhikai Hu, Yang Lu, Weichao Lan, Yiu-ming Cheung, Hui Huang
• Abstract要約: 本稿では,ヘッドクラスから多様なセマンティック情報を借りて,テールクラスを強化することを提案する。 テールクラスの特徴写像の一部とヘッドクラスの部分とをランダムに置き換える。 提案手法は加法融合モジュールにより実装が容易である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.38745794825594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The imbalanced distribution of long-tailed data poses a challenge for deep neural networks, as models tend to prioritize correctly classifying head classes over others so that perform poorly on tail classes. The lack of semantics for tail classes is one of the key factors contributing to their low recognition accuracy. To rectify this issue, we propose to augment tail classes by borrowing the diverse semantic information from head classes, referred to as head-to-tail fusion (H2T). We randomly replace a portion of the feature maps of the tail class with those of the head class. The fused feature map can effectively enhance the diversity of tail classes by incorporating features from head classes that are relevant to them. The proposed method is easy to implement due to its additive fusion module, making it highly compatible with existing long-tail recognition methods for further performance boosting. Extensive experiments on various long-tailed benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed H2T. The source code is temporarily available at https://github.com/Keke921/H2T.
• Abstract（参考訳）: ロングテールデータの不均衡分布は、モデルがヘッドクラスを他のクラスよりも正しく分類する傾向があり、テールクラスでのパフォーマンスが低くなるため、ディープニューラルネットワークにとって課題となる。 テールクラスのセマンティクスの欠如は、認識精度の低下に寄与する重要な要因の1つである。 この問題を正すために,head-to-tail fusion (h2t) と呼ばれるヘッドクラスから様々な意味情報を借用することにより,末尾クラスを強化することを提案する。 テールクラスのフィーチャーマップの一部を、ヘッドクラスのマップにランダムに置き換えます。 融合特徴マップは、それらに関連するヘッドクラスの特徴を取り入れることで、テールクラスの多様性を効果的に向上させることができる。 提案手法は加法核融合モジュールにより実装が容易であり,性能向上のために既存のロングテール認識法と高い互換性を有する。 様々な長い尾を持つベンチマークに対する大規模な実験は、提案されたH2Tの有効性を示す。 ソースコードはhttps://github.com/keke921/h2tで一時的に入手できる。

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