딥러닝 훈련소

https://arxiv.org/abs/2305.08069 Instance-Aware Repeat Factor Sampling for Long-Tailed Object DetectionWe propose an embarrassingly simple method -- instance-aware repeat factor sampling (IRFS) to address the problem of imbalanced data in long-tailed object detection. Imbalanced datasets in real-world object detection often suffer from a large disparity inarxiv.org 1.Introduction안녕하세요 저번 포스팅에서 W..

1.Introduction저번 포스팅에서와 같이 long tail 데이터셋에서의 예측 성능을 높이기 위한 기법을 제시된 논문입니다. 차이점은 이 논문에서는 ImageNet과 같은 데이터셋과는 달리 CelebA 데이터셋을 중심으로 설명하고 있습니다.(RAP와 CIFAR-100 데이터셋으로 실험한 결과도 제공합니다.) CelebA 데이터셋은 여러 유명인들의 얼굴 이미지인데, 총 202,599개의 얼굴 이미지로 구성되며 10,177명 가량의 사람들(명당 20장 정도)이 데이터셋을 이루고 있습니다. 주목할 점은 각 사진마다 40개의 특성 정보들(Smiling, Male, Young, Big nose,...)이 있고, 1또는 0으로 라벨링 되어있다는 것입니다. 따라서 이 데이터셋은 각 사람에 대한 샘플 수는 균형..