論文の概要: Learning to Count in the Crowd from Limited Labeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03195v2
• Date: Wed, 8 Jul 2020 17:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 19:50:41.655993
• Title: Learning to Count in the Crowd from Limited Labeled Data
• Title（参考訳）: 限定ラベルデータから群衆の数え方を学ぶ
• Authors: Vishwanath A. Sindagi, Rajeev Yasarla, Deepak Sam Babu, R. Venkatesh Babu, Vishal M. Patel
• Abstract要約: 我々は,限られた数のラベル付きサンプルから参加者を数えることを学ぶことで,アノテーションの努力を減らすことに重点を置いている。 具体的には,未ラベルデータに対する擬似地下真理推定を含むガウス過程に基づく反復学習機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.2954525909007
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent crowd counting approaches have achieved excellent performance. However, they are essentially based on fully supervised paradigm and require large number of annotated samples. Obtaining annotations is an expensive and labour-intensive process. In this work, we focus on reducing the annotation efforts by learning to count in the crowd from limited number of labeled samples while leveraging a large pool of unlabeled data. Specifically, we propose a Gaussian Process-based iterative learning mechanism that involves estimation of pseudo-ground truth for the unlabeled data, which is then used as supervision for training the network. The proposed method is shown to be effective under the reduced data (semi-supervised) settings for several datasets like ShanghaiTech, UCF-QNRF, WorldExpo, UCSD, etc. Furthermore, we demonstrate that the proposed method can be leveraged to enable the network in learning to count from synthetic dataset while being able to generalize better to real-world datasets (synthetic-to-real transfer).
• Abstract（参考訳）: 最近の群衆カウントアプローチは優れたパフォーマンスを達成しました。 しかし、それらは本質的に完全に教師付きパラダイムに基づいており、多数の注釈付きサンプルを必要とする。 アノテーションの取得は費用がかかり、労働集約的なプロセスです。 本研究では,ラベルなしデータの膨大なプールを活用しながら,限定されたサンプル数から群衆を数えることを学ぶことで,アノテーションの努力を減らすことに注力する。 具体的には,非ラベルデータに対する疑似基底真理の推定を含むガウス過程に基づく反復学習機構を提案する。 提案手法は上海技術, UCF-QNRF, WorldExpo, UCSDなどのいくつかのデータセットに対して, 半教師付きデータ設定で有効であることが示されている。 さらに,提案手法は,実世界のデータセット(合成から現実への転送)をより一般化しながら,合成データセットから学習のネットワークを数えられるように活用できることを実証する。

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