論文の概要: Semi-supervised Learning with a Teacher-student Network for Generalized Attribute Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06769v1
• Date: Tue, 14 Jul 2020 02:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 14:43:45.989350
• Title: Semi-supervised Learning with a Teacher-student Network for Generalized Attribute Prediction
• Title（参考訳）: 一般属性予測のための教師学生ネットワークによる半教師付き学習
• Authors: Minchul Shin
• Abstract要約: 本稿では,視覚特性予測問題を解くための半教師付き学習について述べる。 提案手法は,ファッション属性予測のための様々なベンチマーク上での競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.462336024223667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a study on semi-supervised learning to solve the visual attribute prediction problem. In many applications of vision algorithms, the precise recognition of visual attributes of objects is important but still challenging. This is because defining a class hierarchy of attributes is ambiguous, so training data inevitably suffer from class imbalance and label sparsity, leading to a lack of effective annotations. An intuitive solution is to find a method to effectively learn image representations by utilizing unlabeled images. With that in mind, we propose a multi-teacher-single-student (MTSS) approach inspired by the multi-task learning and the distillation of semi-supervised learning. Our MTSS learns task-specific domain experts called teacher networks using the label embedding technique and learns a unified model called a student network by forcing a model to mimic the distributions learned by domain experts. Our experiments demonstrate that our method not only achieves competitive performance on various benchmarks for fashion attribute prediction, but also improves robustness and cross-domain adaptability for unseen domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚特性予測問題を解くための半教師付き学習について述べる。 視覚アルゴリズムの多くの応用において、物体の視覚特性の正確な認識は重要であるが、それでも難しい。 これは属性のクラス階層の定義があいまいであるため、トレーニングデータは必然的にクラスの不均衡とラベルのスパーシティに苦しむため、効果的なアノテーションが欠如している。 直感的な解決策は、ラベルのない画像を利用して画像表現を効果的に学習する方法を見つけることである。 そこで本研究では,マルチタスク学習と半教師学習の蒸留に触発されたマルチティーチャー・シングルスチューデント(mtss)アプローチを提案する。 我々のMTSSはラベル埋め込み技術を用いて教師ネットワークと呼ばれるタスク固有のドメインエキスパートを学習し、モデルにドメインエキスパートが学習した分布を模倣するように強制することで学生ネットワークと呼ばれる統一モデルを学ぶ。 提案手法は, ファッション属性予測のための様々なベンチマークにおいて, 競争性能を達成するだけでなく, ドメイン間適応性やロバスト性も向上することを示した。

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