論文の概要: BiSTF: Bilateral-Branch Self-Training Framework for Semi-Supervised Large-scale Fine-Grained Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06768v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 15:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 14:18:00.970751
• Title: BiSTF: Bilateral-Branch Self-Training Framework for Semi-Supervised Large-scale Fine-Grained Recognition
• Title（参考訳）: BiSTF:半改良大規模ファイングラインド認識のためのバイラテラルブランチ自己学習フレームワーク
• Authors: Hao Chang, Guochen Xie, Jun Yu, Qiang Ling
• Abstract要約: 半教師付きファイングラインド認識は、データ不均衡、高いクラス間類似性、ドメインミスマッチによる課題である。 本稿では,バイラテラルブランチ・セルフトレーニング・フレームワーク (Bilateral-Branch Self-Training Framework, BiSTF) を提案する。 BiSTFはSemi-iNatデータセット上で既存の最先端SSLよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.06659482245647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised Fine-Grained Recognition is a challenge task due to the difficulty of data imbalance, high inter-class similarity and domain mismatch. Recent years, this field has witnessed great progress and many methods has gained great performance. However, these methods can hardly generalize to the large-scale datasets, such as Semi-iNat, as they are prone to suffer from noise in unlabeled data and the incompetence for learning features from imbalanced fine-grained data. In this work, we propose Bilateral-Branch Self-Training Framework (BiSTF), a simple yet effective framework to improve existing semi-supervised learning methods on class-imbalanced and domain-shifted fine-grained data. By adjusting the update frequency through stochastic epoch update, BiSTF iteratively retrains a baseline SSL model with a labeled set expanded by selectively adding pseudo-labeled samples from an unlabeled set, where the distribution of pseudo-labeled samples are the same as the labeled data. We show that BiSTF outperforms the existing state-of-the-art SSL algorithm on Semi-iNat dataset.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きファイングラインド認識は、データ不均衡、高いクラス間類似性、ドメインミスマッチの難しさによる課題である。 近年、この分野は非常に進歩し、多くの手法が大きな成果を上げている。 しかし,非ラベルデータのノイズや不均衡な細粒度データから特徴を学習する能力に乏しいため,semi-inatなどの大規模データセットへの一般化は困難である。 本研究では,クラス不均衡データとドメインシフトデータの半教師付き学習法を改善するための,シンプルかつ効果的なフレームワークであるBilateral-Branch Self-Training Framework (BiSTF)を提案する。 確率的エポック更新による更新頻度の調整により、BiSTFは、ラベル付きデータと同じ擬似ラベル付きサンプルの分布を持つ未ラベルセットから擬似ラベル付きサンプルを選択的に追加することにより拡張されたラベル付きセットで、ベースラインSSLモデルを反復的に再トレーニングする。 BiSTFはSemi-iNatデータセット上で既存の最先端SSLアルゴリズムよりも優れていることを示す。

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