Konuşmacılar
Açıklama
Sınıflar, görevler ve özellikler (örneğin, nesne konumları, boyutları) çoğunlukla kuyruklu bir dağılım göstermektedir ve bu türden dağılımlar, öğrenme-tabanlı ve veriye dayalı çözümlerin performansını olumsuz etkilemektedir. Dengesizlik problemleri olarak isimlendirdiğimiz bu olumsuzluklar problemin kaynağına ve görev türüne göre farklı yöntemlerle çözülmektedir. Bu konuşmada, dengesizlik problemleri hakkında son zamanlarda yaptığımız çalışmalara değineceğim: Önce farklı dengesizlik türlerini tanıtıp, geliştirdiğimiz özgün çözümleri aktaracağım.
Konuşma, aşağıdaki çalışmalarımızı baz alacaktır:
K. Oksuz, B. C. Cam, E. Akbas, S. Kalkan, "Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation", International Conference on Computer Vision (ICCV), sözlü sunum, 2021.
K. Oksuz, B. C. Cam, S. Kalkan, E. Akbas, "Imbalance Problems in Object Detection: A Review", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), 43(10):3388-3415, 2021.
K. Oksuz, B. C. Cam, E. Akbas, S. Kalkan, "A Ranking-based, Balanced Loss Function Unifying Classification and Localisation in Object Detection", Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), spotlight sunum, 2020.