論文の概要: Long-Tailed Classification Based on Coarse-Grained Leading Forest and Multi-Center Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08206v3
• Date: Thu, 15 Aug 2024 13:38:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 19:14:56.679716
• Title: Long-Tailed Classification Based on Coarse-Grained Leading Forest and Multi-Center Loss
• Title（参考訳）: 粗粒林と多中心損失に基づく長山分類
• Authors: Jinye Yang, Ji Xu, Di Wu, Jianhang Tang, Shaobo Li, Guoyin Wang,
• Abstract要約: Long-tailed (LT) 分類は、現実世界では避けられない問題であり、困難な問題である。 不変特徴学習を用いて多粒度分類モデルを構築することを目的とした,新しい長鎖分類フレームワークを提案する。 提案手法は既存のベンチマークである ImageNet-GLT と MSCOCO-GLT の両方で最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.10399273585125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-tailed (LT) classification is an unavoidable and challenging problem in the real world. Most existing long-tailed classification methods focus only on solving the class-wise imbalance while ignoring the attribute-wise imbalance. The deviation of a classification model is caused by both class-wise and attribute-wise imbalance. Due to the fact that attributes are implicit in most datasets and the combination of attributes is complex, attribute-wise imbalance is more difficult to handle. For this purpose, we proposed a novel long-tailed classification framework, aiming to build a multi-granularity classification model by means of invariant feature learning. This method first unsupervisedly constructs Coarse-Grained forest (CLF) to better characterize the distribution of attributes within a class. Depending on the distribution of attributes, one can customize suitable sampling strategies to construct different imbalanced datasets. We then introduce multi-center loss (MCL) that aims to gradually eliminate confusing attributes during feature learning process. The proposed framework does not necessarily couple to a specific LT classification model structure and can be integrated with any existing LT method as an independent component. Extensive experiments show that our approach achieves state-of-the-art performance on both existing benchmarks ImageNet-GLT and MSCOCO-GLT and can improve the performance of existing LT methods. Our codes are available on GitHub: \url{https://github.com/jinyery/cognisance}
• Abstract（参考訳）: Long-tailed (LT) 分類は、現実世界では避けられない問題であり、困難な問題である。 既存の長い尾の分類法の多くは、属性のバランスを無視しながらクラスワイドの不均衡を解決することにのみ焦点をあてている。 分類モデルの偏差は、クラスワイドと属性ワイドの不均衡の両方によって引き起こされる。 ほとんどのデータセットでは属性が暗黙的であり、属性の組み合わせが複雑であるという事実から、属性に関する不均衡は扱いにくい。 この目的のために,不変特徴学習を用いて多粒度分類モデルを構築することを目的とした,新しい長鎖分類フレームワークを提案する。 この方法はまず、クラス内の属性の分布をより正確に特徴付けるために、粗粒林(CLF)を教師なしで構築する。 属性の分布に応じて、異なる不均衡なデータセットを構築するために適切なサンプリング戦略をカスタマイズできる。 次に,特徴学習過程において,不明瞭な属性を徐々に排除することを目的としたマルチセンター・ロス(MCL)を導入する。 提案するフレームワークは,特定のLT分類モデル構造に必ずしも対応せず,既存のLTメソッドを独立したコンポーネントとして統合することができる。 大規模な実験により,既存のベンチマークである ImageNet-GLT と MSCOCO-GLT の両方で最先端の性能を実現し,既存の LT 手法の性能を向上させることができた。 コードはGitHubで入手可能だ。 \url{https://github.com/jinyery/cognisance}

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