Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Label Learning from Single Positive Labels

論文の概要: Multi-Label Learning from Single Positive Labels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09708v1
Date: Thu, 17 Jun 2021 17:58:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-18 16:04:17.280553
Title: Multi-Label Learning from Single Positive Labels
Title（参考訳）: シングル陽性ラベルからのマルチラベル学習
Authors: Elijah Cole, Oisin Mac Aodha, Titouan Lorieul, Pietro Perona, Dan Morris, Nebojsa Jojic
Abstract要約: 与えられた画像に対して適用可能なラベルを全て予測することは、マルチラベル分類(multi-label classification)として知られている。その結果,ラベルの確認が著しく少ないにもかかわらず,完全ラベル付き分類器の性能にアプローチできることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.17676289125165
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Predicting all applicable labels for a given image is known as multi-label classification. Compared to the standard multi-class case (where each image has only one label), it is considerably more challenging to annotate training data for multi-label classification. When the number of potential labels is large, human annotators find it difficult to mention all applicable labels for each training image. Furthermore, in some settings detection is intrinsically difficult e.g. finding small object instances in high resolution images. As a result, multi-label training data is often plagued by false negatives. We consider the hardest version of this problem, where annotators provide only one relevant label for each image. As a result, training sets will have only one positive label per image and no confirmed negatives. We explore this special case of learning from missing labels across four different multi-label image classification datasets for both linear classifiers and end-to-end fine-tuned deep networks. We extend existing multi-label losses to this setting and propose novel variants that constrain the number of expected positive labels during training. Surprisingly, we show that in some cases it is possible to approach the performance of fully labeled classifiers despite training with significantly fewer confirmed labels.
Abstract（参考訳）: 与えられた画像のすべての適用可能なラベルを予測することは、マルチラベル分類として知られている。標準のマルチクラスケース(各画像が1つのラベルしか持たない)と比較すると、マルチラベル分類のトレーニングデータをアノテートするのはかなり難しい。潜在的なラベルの数が大きい場合、人間のアノテータはトレーニング画像ごとに適用可能なラベルをすべて言及することは困難である。さらに、いくつかの設定では、例えば、検出は本質的に難しい。高解像度画像で小さなオブジェクトインスタンスを見つける。その結果、複数ラベルのトレーニングデータは、しばしば偽陰性に悩まされる。この問題の最も難しいバージョンは、アノテータが各画像に関連付けられたラベルを1つだけ提供するものである。その結果、トレーニングセットは画像ごとに1つの正のラベルしか持たず、確認された負のラベルは持たない。線形分類器とエンド・ツー・エンドの微調整深層ネットワークのための4つの異なるマルチラベル画像分類データセットにまたがるラベルの欠落から学習するこの特別なケースについて検討する。既存のマルチラベル損失をこの設定に拡張し、トレーニング中に期待される正のラベルの数を制限する新しい変種を提案する。驚くべきことに,ラベルの確認が著しく少ないにもかかわらず,完全ラベル付き分類器の性能にアプローチすることが可能であるケースもある。

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