論文の概要: Active learning using weakly supervised signals for quality inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02973v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 07:49:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 13:06:36.693613
• Title: Active learning using weakly supervised signals for quality inspection
• Title（参考訳）: 弱教師付き信号を用いた能動学習による品質検査
• Authors: Antoine Cordier, Deepan Das, and Pierre Gutierrez
• Abstract要約: 我々は,急速に採掘され,弱く注釈されたデータから積極的に学習する手法を開発した。 私たちは大きなマシンビジョンの弱点、偽陽性に取り組む。 その点において、この問題に対処する効率的な方法として、ドメイン・アドバーサリートレーニングを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16683739531034203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Because manufacturing processes evolve fast, and since production visual aspect can vary significantly on a daily basis, the ability to rapidly update machine vision based inspection systems is paramount. Unfortunately, supervised learning of convolutional neural networks requires a significant amount of annotated images for being able to learn effectively from new data. Acknowledging the abundance of continuously generated images coming from the production line and the cost of their annotation, we demonstrate it is possible to prioritize and accelerate the annotation process. In this work, we develop a methodology for learning actively, from rapidly mined, weakly (i.e. partially) annotated data, enabling a fast, direct feedback from the operators on the production line and tackling a big machine vision weakness: false positives. We also consider the problem of covariate shift, which arises inevitably due to changing conditions during data acquisition. In that regard, we show domain-adversarial training to be an efficient way to address this issue.
• Abstract（参考訳）: 製造プロセスは急速に進化し、生産の視覚的な側面は日々大きく変化するため、マシンビジョンベースの検査システムを迅速に更新する能力は最重要である。 残念ながら、畳み込みニューラルネットワークの教師あり学習には、新しいデータから効果的に学習できる大量の注釈付き画像が必要である。 生産ラインから連続的に生成される画像の豊富さとアノテーションのコストを認識し、アノテーションプロセスの優先順位付けと高速化が可能であることを実証する。 本研究では,急速に採掘され,弱く(すなわち)活発に学習する手法を開発した。 一部) 注釈付きデータで、運用ライン上のオペレータからの高速で直接的なフィードバックを可能にし、大きなマシンビジョンの弱点に対処する。 また,データ取得時の条件の変化によって必然的に発生する共変量シフトの問題についても考察する。 その点に関しては、ドメイン-敵のトレーニングがこの問題に対処する効率的な方法であることを示します。

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