代价敏感学习(cost- sensitive learning) 通过对loss进行调整,对不同类别给予不同的权重 这些方法通常都对超参数敏感,并且迁移到检测框架的时候表现不佳(分类任务和检测任务的不同) Balanced Group Softmax 这里直接给出算法的具体框架: bgs 如上图所示,在训练阶段,我们会对类别进行分组,不同组内部分别计算Softmax,...
因为它包含了最多的训练样本(可能比其他类别样本多了10-100倍). 我们对\mathcal{G}_0类采用sigmoid cross entropy loss,因为它仅包含一个prediction.其他类别的loss我们选择softmax cross entropy loss. 之所以选择softmax loss的原因是softmax
代价敏感学习(cost- sensitive learning) 通过对loss进行调整,对不同类别给予不同的权重 这些方法通常都对超参数敏感,并且迁移到检测框架的时候表现不佳(分类任务和检测任务的不同) Balanced Group Softmax 这里直接给出算法的具体框架: bgs 如上图所示,在训练阶段,我们会对类别进行分组,不同组内部分别计算Softmax,...
对G0采用sigmoid cross entropy损失,因为它仅包含一个预测,而对于其他组采用softmax cross entropy,选择softmax的原因是softmax函数具有将每个类彼此抑制的能力,并且很少会产生大量的误报。 2、Calibration via category “others” 但是,发现上述group softmax设计存在以下问题:在测试过程中,对于一个proposal,由于其类别...
论文的主要思想是提出了长尾分布目标检测器性能下降主要原因是与类别数量正相关,于是通过分组平均分配类别数的思想,提出了Balanced Group Softmax,这是一个简单的思想,效果很不错,大家可以多尝试。 1 前言 使用基于深度学习的模型来解决长尾 large vocabulary目标检测是一项具有挑战性而艰巨的任务,然而,这项工作尚未得到...
1、Group softmax 如前所述,weight norm与训练样本数之间的正相关关系损害了检测器的性能。为了解决这个问题,本文将类别划分为几个不相交的组,并分别执行softmax操作,以使只有具有相似训练实例数量的类在每个组中彼此竞争。这样,可以在训练期间将包含大量不同实例的类彼此隔离。head类将基本上不抑制tail类的分类器权...
损失函数工程(Loss Function Engineering): 主要工作: Tan 等人指出,在 Softmax 函数中随机丢弃尾部类别的某些分数可以有效帮助平衡通过分数输出的正梯度和负梯度。 Cao 等人展示了通过增加尾部类别的边缘,可以最小化泛化误差界。 Hayat 等人基于贝叶斯不确定性修改了损失函数。
Overcoming Classififier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax 阅读笔记 这是CVPR2020的一篇文章,关于detection中的类别不平衡问题的解决方法 提出了一个新的softmax用于解决目标检测中的类不平衡问题 在类平衡数据集上表现很好的检测模型在类不平衡数据集上效果下降很严重,经过实验发现...
CVPR 2020 oral paper: Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax. - FishYuLi/BalancedGroupSoftmax
提出了一个新的softmax用于解决目标检测中的类不平衡问题 在类平衡数据集上表现很好的检测模型在类不平衡数据集上效果下降很严重,经过实验发现,分类器参数对不同类别的权重由于类不平衡而变得不平衡,导致对少见的类别的分数较小,因而容易将少见的类别误分类为多见的其它类别: 之所以出现这种原因是因为softmax会压制...