論文の概要: PAT: Pixel-wise Adaptive Training for Long-tailed Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05393v4
• Date: Sun, 20 Oct 2024 16:20:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:14:43.978684
• Title: PAT: Pixel-wise Adaptive Training for Long-tailed Segmentation
• Title（参考訳）: PAT:ロングテールセグメンテーションのための画素ワイド適応トレーニング
• Authors: Khoi Do, Duong Nguyen, Nguyen H. Tran, Viet Dung Nguyen,
• Abstract要約: 長い尾のセグメンテーションに適した革新的なPixel-wise Adaptive Training (PAT)技術を提案する。 PATには,(1)クラスワイド勾配等級均質化,2)ピクセルワイドクラス固有損失適応(PCLA)の2つの重要な特徴がある。 PATは、NyUデータセットで現在の最先端を2.2%上回る、大幅なパフォーマンス向上を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.384837621499638
• License:
• Abstract: Beyond class frequency, we recognize the impact of class-wise relationships among various class-specific predictions and the imbalance in label masks on long-tailed segmentation learning. To address these challenges, we propose an innovative Pixel-wise Adaptive Training (PAT) technique tailored for long-tailed segmentation. PAT has two key features: 1) class-wise gradient magnitude homogenization, and 2) pixel-wise class-specific loss adaptation (PCLA). First, the class-wise gradient magnitude homogenization helps alleviate the imbalance among label masks by ensuring equal consideration of the class-wise impact on model updates. Second, PCLA tackles the detrimental impact of both rare classes within the long-tailed distribution and inaccurate predictions from previous training stages by encouraging learning classes with low prediction confidence and guarding against forgetting classes with high confidence. This combined approach fosters robust learning while preventing the model from forgetting previously learned knowledge. PAT exhibits significant performance improvements, surpassing the current state-of-the-art by 2.2% in the NyU dataset. Moreover, it enhances overall pixel-wise accuracy by 2.85% and intersection over union value by 2.07%, with a particularly notable declination of 0.39% in detecting rare classes compared to Balance Logits Variation, as demonstrated on the three popular datasets, i.e., OxfordPetIII, CityScape, and NYU.
• Abstract（参考訳）: クラス頻度を超えて,様々なクラス固有予測におけるクラスワイド関係とラベルマスクの不均衡が長いセグメンテーション学習に与える影響を認識した。 これらの課題に対処するために、長い尾のセグメンテーションに適した革新的なPixel-wise Adaptive Training (PAT)技術を提案する。 PATには2つの重要な特徴がある。 1) 等級勾配等級均質化, 等級勾配等級化 2) pixel-wise class-specific loss adaptation (PCLA)。 第一に、クラスワイドグレードの等質化は、モデル更新に対するクラスワイドの影響を等しく考慮することで、ラベルマスク間の不均衡を軽減するのに役立つ。 第2に、PCLAは、予測信頼度が低い学習クラスを奨励し、信頼度の高い授業を忘れないようにすることにより、長い尾の分布におけるレアクラスと、以前のトレーニング段階からの不正確な予測の両方の有害な影響に取り組む。 この組み合わせアプローチは、モデルが以前に学んだ知識を忘れないようにしながら、堅牢な学習を促進する。 PATは、NyUデータセットで現在の最先端を2.2%上回る、大幅なパフォーマンス向上を示している。 さらに、OxfordPetIII、CityScape、NYUの3つの一般的なデータセットで示されるように、全体のピクセル単位の精度を2.85%向上し、ユニオン値の交叉を2.07%向上させる。

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