論文の概要: Anisotropic Diffusion Probabilistic Model for Imbalanced Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14313v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 04:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:15:03.719175
• Title: Anisotropic Diffusion Probabilistic Model for Imbalanced Image Classification
• Title（参考訳）: 不均衡画像分類のための異方性拡散確率モデル
• Authors: Jingyu Kong, Yuan Guo, Yu Wang, Yuping Duan,
• Abstract要約: 非平衡画像分類問題に対する異方性拡散確率モデル(ADPM)を提案する。 我々は,データ分布を用いて,前処理中の異なるクラスサンプルの拡散速度を制御し,逆処理におけるデノイザの分類精度を効果的に向上する。 その結果, 異方性拡散モデルにより, ヘッドクラスの精度を維持しつつ, 希少クラスの分類精度が著しく向上することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.364943466191933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world data often has a long-tailed distribution, where the scarcity of tail samples significantly limits the model's generalization ability. Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) are generative models based on stochastic differential equation theory and have demonstrated impressive performance in image classification tasks. However, existing diffusion probabilistic models do not perform satisfactorily in classifying tail classes. In this work, we propose the Anisotropic Diffusion Probabilistic Model (ADPM) for imbalanced image classification problems. We utilize the data distribution to control the diffusion speed of different class samples during the forward process, effectively improving the classification accuracy of the denoiser in the reverse process. Specifically, we provide a theoretical strategy for selecting noise levels for different categories in the diffusion process based on error analysis theory to address the imbalanced classification problem. Furthermore, we integrate global and local image prior in the forward process to enhance the model's discriminative ability in the spatial dimension, while incorporate semantic-level contextual information in the reverse process to boost the model's discriminative power and robustness. Through comparisons with state-of-the-art methods on four medical benchmark datasets, we validate the effectiveness of the proposed method in handling long-tail data. Our results confirm that the anisotropic diffusion model significantly improves the classification accuracy of rare classes while maintaining the accuracy of head classes. On the skin lesion datasets, PAD-UFES and HAM10000, the F1-scores of our method improved by 4% and 3%, respectively compared to the original diffusion probabilistic model.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のデータはしばしば長い尾の分布を持ち、尾のサンプルの不足はモデルの一般化能力を著しく制限する。 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は確率微分方程式理論に基づく生成モデルであり、画像分類タスクにおいて顕著な性能を示した。 しかし、既存の拡散確率モデルは、末尾類を分類する際に満足に機能しない。 本研究では,不均衡な画像分類問題に対するAnisotropic Diffusion Probabilistic Model (ADPM)を提案する。 我々は,データ分布を利用して,前処理中の異なるクラスサンプルの拡散速度を制御し,逆処理におけるデノイザの分類精度を効果的に向上する。 具体的には,不均衡な分類問題に対処するために,誤差解析理論に基づく拡散過程の異なるカテゴリの雑音レベルを選択する理論的戦略を提案する。 さらに,前処理に先立ってグローバル画像と局所画像を統合し,空間次元におけるモデルの識別能力を高めるとともに,逆処理に意味レベルの文脈情報を組み込んで,モデルの識別力と堅牢性を高める。 4つの医用ベンチマークデータセットの最先端手法との比較により,提案手法の有効性を検証した。 その結果, 異方性拡散モデルにより, ヘッドクラスの精度を維持しつつ, 希少クラスの分類精度が著しく向上することが確認された。 皮膚病変データセット,PAD-UFES,HAM10000では,元の拡散確率モデルと比較してF1スコアが4%,3%改善した。

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