Acknowledgement
본 연구는 2022년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학사업의 지원으로 수행되었음(2022-0-01077)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.164-166
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- 2022
Image Classification using Class-Balanced Loss
Class-Balanced Loss를 이용한 이미지 분류
- Jihee Park (Ajou University) ;
- Wonjun Hwang (Ajou University)
- Published : 2022.11.18
Abstract
Long-tail problem은 class 별로 sample의 개수에 차이가 있어 성능에 안 좋은 영향을 미치는 것을 말한다. 본 논문에서는 cost-sensitive learning 중 Class-Balanced Loss를 이용해 성능을 개선하여 Long-tail problem을 해결하려고 한다. 먼저, balanced data set과 imbalanced data set의 성능 차이를 살펴보도록 할 것이다. 그 후, Class-Balanced Loss를 3가지 버전으로 이용해 그 성능을 측정하고 분석해 볼 것이다.
Keywords