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
2.5k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
More Decks by Leszek Rybicki
See All by Leszek Rybicki
Let's talk about Fakes
lunardog
0
170
How to Patch Image Classifiers
lunardog
0
2.8k
Towards Realistic Predictors - EN
lunardog
0
2.7k
Deep Learning Hot Dog Detector
lunardog
0
320
Finding beans in burgers: paper reading notes
lunardog
0
2k
Kelner: Serve Your Models
lunardog
0
150
Image Analysis at Cookpad
lunardog
1
2.1k
Kelner: serve your models
lunardog
1
430
Cooking with Food Photos
lunardog
0
6.8k
Other Decks in Research
See All in Research
論文紹介 "ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving"
kogo
0
700
老舗ものづくり企業でリサーチが変革を起こすまで - 三菱重工DXの実践
skydats
0
220
さくらインターネット研究所テックトーク2026春、研究開発Gr.25年度成果26年度方針
kikuzo
0
160
RS-Agent: Automating Remote Sensing Tasks through Intelligent Agent
satai
3
390
Data Visualization Tools in the Age of AI
flekschas
0
170
「行ける・行けない表」による地域公共交通の性能評価
bansousha
0
170
SoftMatcha 2: 1兆語規模コーパスの超高速かつ柔らかい検索
e869120_sub
7
3.6k
SLAMはどこまで解決されたのか?
tomonom
0
830
「AIとWhyを深堀る」をAIと深堀る
iflection
0
520
[IR Reading 2026春 論文紹介] LLM-based Listwise Reranking under the Effect of Positional Bias (ECIR 2026) /IR-Reading-2026-Spring
koheishinden
PRO
0
230
某助成金プロジェクト採択に向けて企業研究所のアウトリーチ専任者がやったこと
afroscript
0
110
LLM Compute Infrastructure Overview
karakurist
2
1.5k
Featured
See All Featured
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.5k
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
190
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
220
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.3k
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
410
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
290
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.1k
Abbi's Birthday
coloredviolet
3
8.7k
From π to Pie charts
rasagy
0
240
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.6k
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
390
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