迈向理解分类为何有助于回归的一步
计算机视觉与模式识别
2023-08-22 v1
摘要
许多计算机视觉深度回归方法报告称，在回归损失中加入分类损失可改善结果。在此，我们探究这种做法在实践中有用以及何时有益的原因。为此，我们从精确控制的数据集变异与数据采样出发，发现加入分类损失的效果在不平衡数据回归时最为显著。我们通过形式化平衡与不平衡回归损失之间的关系来解释这些实证发现。最后，我们展示了我们的发现适用于两个真实的不平衡图像数据集——深度估计（NYUD2-DIR）和年龄估计（IMDB-WIKI-DIR），以及不平衡视频进度预测问题（Breakfast）。我们的主要结论是：对于回归任务，若数据采样不平衡，则加入分类损失。
引用
@article{arxiv.2308.10603,
title = {A step towards understanding why classification helps regression},
author = {Silvia L. Pintea and Yancong Lin and Jouke Dijkstra and Jan C. van Gemert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.10603},
year = {2023}
}
备注
Accepted at ICCV-2023