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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
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
LLM-jp-3 and beyond: Training Large Language Models
odashi
1
770
SREのためのテレメトリー技術の探究 / Telemetry for SRE
yuukit
13
3k
Can We Teach Logical Reasoning to LLMs? – An Approach Using Synthetic Corpora (AAAI 2026 bridge keynote)
morishtr
1
110
20年前に50代だった人たちの今
hysmrk
0
150
AIスーパーコンピュータにおけるLLM学習処理性能の計測と可観測性 / AI Supercomputer LLM Benchmarking and Observability
yuukit
1
670
生成的情報検索時代におけるAI利用と認知バイアス
trycycle
PRO
0
310
When Learned Data Structures Meet Computer Vision
matsui_528
1
3k
LLM-Assisted Semantic Guidance for Sparsely Annotated Remote Sensing Object Detection
satai
3
480
さまざまなAgent FrameworkとAIエージェントの評価
ymd65536
1
430
姫路市 -都市OSの「再実装」-
hopin
0
1.6k
空間音響処理における物理法則に基づく機械学習
skoyamalab
0
200
データサイエンティストの業務変化
datascientistsociety
PRO
0
240
Featured
See All Featured
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
1
1.3k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
91
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
900
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
0
1.1k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.5k
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2k
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
720
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
8.9k
Designing Experiences People Love
moore
144
24k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
2
2.4k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
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