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
2.2k
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
130
How to Patch Image Classifiers
lunardog
0
2.1k
Towards Realistic Predictors - EN
lunardog
0
2k
Deep Learning Hot Dog Detector
lunardog
0
260
Finding beans in burgers: paper reading notes
lunardog
0
1.5k
Kelner: Serve Your Models
lunardog
0
120
Image Analysis at Cookpad
lunardog
1
1.7k
Kelner: serve your models
lunardog
1
380
Cooking with Food Photos
lunardog
0
6.3k
Other Decks in Research
See All in Research
Adaptive fusion of multi-modal remote sensing data for optimal sub-field crop yield prediction
satai
3
220
When Submarine Cables Go Dark: Examining the Web Services Resilience Amid Global Internet Disruptions
irvin
0
230
RHO-1: Not All Tokens Are What You Need
sansan_randd
1
130
利用シーンを意識した推薦システム〜SpotifyとAmazonの事例から〜
kuri8ive
1
210
「エージェントって何?」から「実際の開発現場で役立つ考え方やベストプラクティス」まで
mickey_kubo
0
120
大規模な2値整数計画問題に対する 効率的な重み付き局所探索法
mickey_kubo
1
270
A multimodal data fusion model for accurate and interpretable urban land use mapping with uncertainty analysis
satai
3
230
Submeter-level land cover mapping of Japan
satai
3
130
線形判別分析のPU学習による朝日歌壇短歌の分析
masakat0
0
140
GeoCLIP: Clip-Inspired Alignment between Locations and Images for Effective Worldwide Geo-localization
satai
3
250
問いを起点に、社会と共鳴する知を育む場へ
matsumoto_r
PRO
0
400
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
200
Featured
See All Featured
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.9k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
336
57k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
960
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
26k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
Building an army of robots
kneath
306
45k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.5k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
1.9k
Side Projects
sachag
455
42k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
512
110k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
46
9.6k
Facilitating Awesome Meetings
lara
54
6.4k
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