論文の概要: Machine learning with limited data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11461v1
- Date: Mon, 18 Jan 2021 17:10:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-27 10:08:57.211968
- Title: Machine learning with limited data
- Title（参考訳）: 限られたデータによる機械学習
- Authors: Fupin Yao
- Abstract要約: 我々は少数のショット画像分類を研究するが、我々はごく少数のラベル付きデータしか持っていない。
一つの方法は、これらの画像のスタイルを混ぜて画像の特徴を強化することです。
第2の方法は、画像のパッチ間の関係を探索するために空間的注意を適用することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Thanks to the availability of powerful computing resources, big data and deep
learning algorithms, we have made great progress on computer vision in the last
few years. Computer vision systems begin to surpass humans in some tasks, such
as object recognition, object detection, face recognition and pose estimation.
Lots of computer vision algorithms have been deployed to real world
applications and started to improve our life quality. However, big data and
labels are not always available. Sometimes we only have very limited labeled
data, such as medical images which requires experts to label them. In this
paper, we study few shot image classification, in which we only have very few
labeled data. Machine learning with little data is a big challenge. To tackle
this challenge, we propose two methods and test their effectiveness thoroughly.
One method is to augment image features by mixing the style of these images.
The second method is applying spatial attention to explore the relations
between patches of images. We also find that domain shift is a critical issue
in few shot learning when the training domain and testing domain are different.
So we propose a more realistic cross-domain few-shot learning with unlabeled
data setting, in which some unlabeled data is available in the target domain.
We propose two methods in this setting. Our first method transfers the style
information of the unlabeled target dataset to the samples in the source
dataset and trains a model with stylized images and original images. Our second
method proposes a unified framework to fully utilize all the data. Both of our
methods surpass the baseline method by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 強力なコンピューティングリソース、ビッグデータ、ディープラーニングアルゴリズムの可用性のおかげで、ここ数年でコンピュータビジョンに大きな進歩を遂げました。
コンピュータビジョンシステムは、物体認識、物体検出、顔認識、ポーズ推定など、いくつかのタスクで人間を超え始めます。
多くのコンピュータビジョンアルゴリズムが現実世界のアプリケーションにデプロイされ、私たちの生活の質を改善し始めた。
しかし、ビッグデータやラベルは必ずしも利用できない。
時には、専門家がラベルを付ける必要のある医療画像など、非常に限定されたラベルデータしか持っていないことがあります。
本稿では,少ないラベル付きデータしか持たない撮影画像分類について検討する。
小さなデータによる機械学習は大きな課題だ。
この課題に取り組むために,我々は2つの手法を提案し,その効果を徹底的に検証する。
1つの方法は、これらの画像のスタイルを混ぜることで、画像の特徴を強化することである。
第2の方法は、画像のパッチ間の関係を探索するために空間的注意を適用することである。
また、トレーニングドメインとテストドメインが異なる場合、わずかなショット学習では、ドメインシフトが重要な問題であることも分かりました。
そこで本稿では,ラベルのないデータセットを対象とする,より現実的なドメイン間数ショット学習を提案する。
この設定では2つの方法を提案する。
第1の方法は、ラベルのないターゲットデータセットのスタイル情報をソースデータセットのサンプルに転送し、スタイリッシュなイメージとオリジナルイメージでモデルをトレーニングする。
第2の方法は,すべてのデータを完全に活用するための統一フレームワークを提案する。
どちらの手法も基準法を大きなマージンで上回ります。
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