論文の概要: SMCL: Saliency Masked Contrastive Learning for Long-tailed Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02223v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 11:33:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:42:06.217924
• Title: SMCL: Saliency Masked Contrastive Learning for Long-tailed Recognition
• Title（参考訳）: SMCL--長期学習のための塩分マスクドコントラスト学習-
• Authors: Sanglee Park, Seung-won Hwang, Jungmin So,
• Abstract要約: 本稿では,偏見予測の問題を緩和するために,相反学習を隠蔽するサリエンシを提案する。 我々のキーとなる考え方は、画像の重要な部分を塩分濃度検出を用いてマスキングし、対照的な学習を用いて、マスクされた画像を特徴空間の小さなクラスへ移動させることである。 実験結果から,提案手法は,ベンチマーク長尾データセット上での最先端性能を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.192861880360347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world data often follow a long-tailed distribution with a high imbalance in the number of samples between classes. The problem with training from imbalanced data is that some background features, common to all classes, can be unobserved in classes with scarce samples. As a result, this background correlates to biased predictions into ``major" classes. In this paper, we propose saliency masked contrastive learning, a new method that uses saliency masking and contrastive learning to mitigate the problem and improve the generalizability of a model. Our key idea is to mask the important part of an image using saliency detection and use contrastive learning to move the masked image towards minor classes in the feature space, so that background features present in the masked image are no longer correlated with the original class. Experiment results show that our method achieves state-of-the-art level performance on benchmark long-tailed datasets.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータは、しばしばクラス間のサンプル数に高い不均衡を持つ長い尾の分布に従う。 不均衡なデータからトレーニングする際の問題は、すべてのクラスに共通するいくつかのバックグラウンド機能は、サンプルの少ないクラスでは観測できないことだ。 結果として、この背景はバイアスのある予測を `major' クラスに関連付けている。 本稿では,サリエンシマスキングとコントラストラーニングを用いて問題を緩和し,モデルの一般化性を向上させる新しい手法である,サリエンシマスキングによるコントラストラーニングを提案する。 我々のキーとなる考え方は、画像の重要な部分を塩分濃度検出を用いてマスキングし、コントラスト学習を用いて特徴空間内の小さなクラスに向けてマスク画像を動かすことで、マスク画像に現れる背景特徴が元のクラスと相関しないようにすることである。 実験の結果,提案手法は,ベンチマーク長尾データセット上での最先端性能を実現することがわかった。

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