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
110
Image Analysis at Cookpad
lunardog
1
1.7k
Kelner: serve your models
lunardog
1
370
Cooking with Food Photos
lunardog
0
6.3k
Other Decks in Research
See All in Research
Mechanistic Interpretability:解釈可能性研究の新たな潮流
koshiro_aoki
1
190
Trust No Bot? Forging Confidence in AI for Software Engineering
tomzimmermann
1
240
CHaserWeb:ブラウザ上で動作する対戦型プログラミング学習環境の提案と評価 / i2025-inoue
yumulab
0
190
最適決定木を用いた処方的価格最適化
mickey_kubo
4
1.6k
在庫管理のための機械学習と最適化の融合
mickey_kubo
3
1k
SSII2025 [SS2] 横浜DeNAベイスターズの躍進を支えたAIプロダクト
ssii
PRO
6
3.3k
Agentic AIとMCPを利用したサービス作成入門
mickey_kubo
0
200
Scale-Aware Recognition in Satellite images Under Resource Constraints
satai
3
280
SSII2025 [SS1] レンズレスカメラ
ssii
PRO
2
900
Weekly AI Agents News!
masatoto
33
67k
最適化と機械学習による問題解決
mickey_kubo
0
130
数理最適化に基づく制御
mickey_kubo
5
650
Featured
See All Featured
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
290
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
Designing for humans not robots
tammielis
253
25k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.2k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Navigating Team Friction
lara
186
15k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
50
8.3k
Code Review Best Practice
trishagee
68
18k
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