論文の概要: Multiview Pseudo-Labeling for Semi-supervised Learning from Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00682v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 17:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:57:17.979292
• Title: Multiview Pseudo-Labeling for Semi-supervised Learning from Video
• Title（参考訳）: ビデオからの半教師あり学習のためのマルチビュー擬似ラベル
• Authors: Bo Xiong, Haoqi Fan, Kristen Grauman, Christoph Feichtenhofer
• Abstract要約: 本稿では,映像における半教師付き学習において,外観と動作情報という形で相補的視点を用いた新しい枠組みを提案する。 提案手法は複数のビューを対象とするが,それでも外観と動作の入力間で共有されるモデルを訓練する。 複数のビデオ認識データセットにおいて,本手法は教師あり映像表現学習における従来の標準ベンチマークと比較し,教師あり映像表現学習における従来の手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.36355560553402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a multiview pseudo-labeling approach to video learning, a novel framework that uses complementary views in the form of appearance and motion information for semi-supervised learning in video. The complementary views help obtain more reliable pseudo-labels on unlabeled video, to learn stronger video representations than from purely supervised data. Though our method capitalizes on multiple views, it nonetheless trains a model that is shared across appearance and motion input and thus, by design, incurs no additional computation overhead at inference time. On multiple video recognition datasets, our method substantially outperforms its supervised counterpart, and compares favorably to previous work on standard benchmarks in self-supervised video representation learning.
• Abstract（参考訳）: 映像における半教師あり学習のための外観情報と動き情報という形態の相補的なビューを利用する新しいフレームワークである,ビデオ学習に対する多視点擬似ラベル方式を提案する。 補完的なビューは、純粋な教師なしデータよりも強力なビデオ表現を学ぶために、ラベルなしビデオの信頼性の高い擬似ラベルを得るのに役立つ。 提案手法は複数のビューを対象とするが,出現と動きの入力間で共有されるモデルを学習するので,設計上,推論時に計算オーバーヘッドを発生しない。 複数のビデオ認識データセットにおいて,本手法は教師あり映像表現学習における従来の標準ベンチマークと比較し,教師あり映像表現学習における従来の手法と比較した。

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