Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Towards Realistic Predictors
Search
Leszek Rybicki
October 20, 2018
Research
1
2.3k
Towards Realistic Predictors
コンピュータビジョンのトップカンファレンスの一つである 「European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018」の論文読み会です。
Leszek Rybicki
October 20, 2018
Tweet
Share
More Decks by Leszek Rybicki
See All by Leszek Rybicki
Let's talk about Fakes
lunardog
0
150
How to Patch Image Classifiers
lunardog
0
2.5k
Towards Realistic Predictors - EN
lunardog
0
2.4k
Deep Learning Hot Dog Detector
lunardog
0
290
Finding beans in burgers: paper reading notes
lunardog
0
1.8k
Kelner: Serve Your Models
lunardog
0
130
Image Analysis at Cookpad
lunardog
1
1.8k
Kelner: serve your models
lunardog
1
400
Cooking with Food Photos
lunardog
0
6.6k
Other Decks in Research
See All in Research
CoRL2025速報
rpc
4
4.2k
競合や要望に流されない─B2B SaaSでミニマム要件を決めるリアルな取り組み / Don't be swayed by competitors or requests - A real effort to determine minimum requirements for B2B SaaS
kaminashi
0
730
Grounding Text Complexity Control in Defined Linguistic Difficulty [Keynote@*SEM2025]
yukiar
0
110
2026.01ウェビナー資料
elith
0
210
令和最新技術で伝統掲示板を再構築: HonoX で作る型安全なスレッドフロート型掲示板 / かろっく@calloc134 - Hono Conference 2025
calloc134
0
550
[IBIS 2025] 深層基盤モデルのための強化学習驚きから理論にもとづく納得へ
akifumi_wachi
19
9.6k
Aurora Serverless からAurora Serverless v2への課題と知見を論文から読み解く/Understanding the challenges and insights of moving from Aurora Serverless to Aurora Serverless v2 from a paper
bootjp
6
1.5k
【NICOGRAPH2025】Photographic Conviviality: ボディペイント・ワークショップによる 同時的かつ共生的な写真体験
toremolo72
0
160
財務諸表監査のための逐次検定
masakat0
1
250
世界モデルにおける分布外データ対応の方法論
koukyo1994
7
1.5k
2026-01-30-MandSL-textbook-jp-cos-lod
yegusa
0
190
SREはサイバネティクスの夢をみるか? / Do SREs Dream of Cybernetics?
yuukit
3
380
Featured
See All Featured
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
160
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9.1k
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
14k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.1k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
130
How To Speak Unicorn (iThemes Webinar)
marktimemedia
1
380
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
96
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
0
2k
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
520
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Transcript
Towards Realistic Predictors Pei Wang and Nuno Vasconcelos Statistical and
Visual Computing Lab, UC San Diego 第49回 コンピュータビジョン勉強会@関東 2018.10.20 @_lunardog_ http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Pei_Wang_Towards_Realistic_Predictors_ECCV_2018_paper.pdf
自己紹介 • レシェックと呼んでください • ポーランド出身 • 2010年から日本在住 • 2016年からクックパッドに勤務 •
ロボットとタイムワープのSFが好き • セルフィーが下手
None
None
None
None
Towards Realistic Predictors Pei Wang and Nuno Vasconcelos Statistical and
Visual Computing Lab, UC San Diego http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Pei_Wang_Towards_Realistic_Predictors_ECCV_2018_paper.pdf
Realisticとは? らっかんてき 楽観的 optimistic ひかんてき 悲観的 pessimistic きゃっかんてき 客観的 objective,
realistic しゅかんてき 主観的 subjective, realistic
https://snappygoat.com/
https://snappygoat.com/
ぶんるいき 分類器 料理・非料理の分類器 料理 人間 動物 植物 ... その他
None
None
None
None
None
None
簡単な画像だけで学習
None
None
None
どれが難しいか
DLによるHardness Predictor HP-Net 難しさ
ぶんるいき 分類器 HP-Net DLによるHardness Predictor
難しさのPredictor (HP-Net) の損失 bi y s e t y s
u w r e s ma c mi zi t K l a k-Le b di g e b en t di r i n d a m i m n = 1 − p c
分類器の損失 we t ro -en p ma h er p
e (la r ) mo po n , w i as e m s (lo s) ar en s or c
ぶんるいき 分類器 HP-Net 学習 1. train classifier F and HP-Net
S jointly on training set D 2. run S on D and eliminate hard examples, to create realistic training set D′ 3. learn realistic classifier F′ on D′, with S fixed 4. output pair S, F′ 5. GOTO 1 D F S
confidence scores だけでは不十分?
None
難しさ推定の 進歩
2つのモデルは必要か?
ぶんるいき 分類器 + HP-Net +
None
Fine-tune は必要か?
C - normal classifier F - realistic predictor without fine-tuning
(just rejection) F’ - realistic predictor, fine-tuned on samples accepted by HP-Net
None
まとめ • 難しい画像を時々スキップしてもいい • スキップしないといけない時もある! • GANのようなHP-Netのアーキテクチャー を使って、難しさの推定ができる • そうしたら、分類の精度もよくなる
• HP-Netは分類器と一緒に学習させたほうがいい • HP-Netは分類器と別のモデルにしたほうがいい
https://ja.wikipedia.org/wiki/2001年宇宙の旅 https://matome.naver.jp/odai/2142440452176902701 うちゅうのたび 2001年宇宙の旅 『2001年宇宙の旅』(にせんいちねんうちゅうのた び、原題:2001: A Space Odyssey)は、アーサー・C・ クラークとスタンリー・キューブリックのアイデアを
まとめたストーリーに基いて製作された、SF映画 およびSF小説である。映画版はキューブリックが 監督・脚本を担当し、1968年4月6日にアメリカで 公開された。小説版は同年6月にハードカバー版 としてアメリカで出版されている。
I’m sorry, Dave. I’m afraid I can’t do that. Open
the pod bay doors, HAL! ドアを開けて、HAL!
The END