論文の概要: Multiple instance active learning for object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02324v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 07:03:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 14:26:56.553761
• Title: Multiple instance active learning for object detection
• Title（参考訳）: 物体検出のための複数インスタンスアクティブ学習
• Authors: Tianning Yuan (1), Fang Wan (1), Mengying Fu (1), Jianzhuang Liu (2), Songcen Xu (2), Xiangyang Ji (3), Qixiang Ye (1) ((1) University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, (2) Noah's Ark Lab, Huawei Technologies, Shenzhen, China, (3) Tsinghua University, Beijing, China)
• Abstract要約: マルチインスタンスアクティブオブジェクト検出(MI-AOD)は、オブジェクト検出のためのインスタンスレベルのアクティブな学習方法である。 MI-AODは、未ラベルのイメージをインスタンスバッグとして扱い、イメージのアンカーをインスタンスとして扱う。 MI-AODは最先端の手法よりも優れたマージンを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the substantial progress of active learning for image recognition, there still lacks an instance-level active learning method specified for object detection. In this paper, we propose Multiple Instance Active Object Detection (MI-AOD), to select the most informative images for detector training by observing instance-level uncertainty. MI-AOD defines an instance uncertainty learning module, which leverages the discrepancy of two adversarial instance classifiers trained on the labeled set to predict instance uncertainty of the unlabeled set. MI-AOD treats unlabeled images as instance bags and feature anchors in images as instances, and estimates the image uncertainty by re-weighting instances in a multiple instance learning (MIL) fashion. Iterative instance uncertainty learning and re-weighting facilitate suppressing noisy instances, toward bridging the gap between instance uncertainty and image-level uncertainty. Experiments validate that MI-AOD sets a solid baseline for instance-level active learning. On commonly used object detection datasets, MI-AOD outperforms state-of-the-art methods with significant margins, particularly when the labeled sets are small. Code is available at https://github.com/yuantn/MI-AOD.
• Abstract（参考訳）: 画像認識のためのアクティブラーニングの実質的な進歩にもかかわらず、オブジェクト検出のためにインスタンスレベルのアクティブラーニング方法が不足している。 本稿では,インスタンスレベルの不確かさを観測することで,検出器訓練に最も有用な画像を選択するためのマルチインスタンスアクティブオブジェクト検出(mi-aod)を提案する。 MI-AODは、ラベル付き集合で訓練された2つの逆インスタンス分類器の相違を利用して、ラベル付き集合のインスタンス不確かさを予測するインスタンス不確実性学習モジュールを定義する。 MI-AODは、未ラベルの画像をインスタンスバッグとして扱い、画像の特徴アンカーをインスタンスとして扱い、マルチインスタンス学習(MIL)方式でインスタンスを再重み付けすることで、画像の不確実性を推定する。 反復的なインスタンスの不確実性学習と再重み付けは、インスタンスの不確実性と画像レベルの不確実性の間のギャップを埋めるために、ノイズの多いインスタンスの抑制を促進する。 MI-AODがインスタンスレベルのアクティブラーニングのためのソリッドベースラインを設定することを検証する実験。 一般的に使用されるオブジェクト検出データセットでは、特にラベル付き集合が小さい場合、MI-AODは最先端の手法よりも大きなマージンを持つ。 コードはhttps://github.com/yuantn/MI-AODで入手できる。

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