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
SREはサイバネティクスの夢をみるか? / Do SREs Dream of Cybernetics?
yuukit
3
380
データサイエンティストをめぐる環境の違い2025年版〈一般ビジネスパーソン調査の国際比較〉
datascientistsociety
PRO
0
700
An Open and Reproducible Deep Research Agent for Long-Form Question Answering
ikuyamada
0
270
AWSの耐久性のあるRedis互換KVSのMemoryDBについての論文を読んでみた
bootjp
1
460
ドメイン知識がない領域での自然言語処理の始め方
hargon24
1
240
LLMアプリケーションの透明性について
fufufukakaka
0
130
20251023_くまもと21の会例会_「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」をめざして.pdf
trafficbrain
0
180
Proposal of an Information Delivery Method for Electronic Paper Signage Using Human Mobility as the Communication Medium / ICCE-Asia 2025
yumulab
0
170
生成AI による論文執筆サポート・ワークショップ 論文執筆・推敲編 / Generative AI-Assisted Paper Writing Support Workshop: Drafting and Revision Edition
ks91
PRO
0
120
Community Driveプロジェクト(CDPJ)の中間報告
smartfukushilab1
0
170
Agentic AI フレームワーク戦略白書 (2025年度版)
mickey_kubo
1
120
[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
Featured
See All Featured
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.1k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
310
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
780
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
340
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.3k
Done Done
chrislema
186
16k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
The browser strikes back
jonoalderson
0
380
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
9
36k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
14k
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