論文の概要: Fine-Grained Adversarial Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05848v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 09:24:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 14:51:55.384688
• Title: Fine-Grained Adversarial Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: 細粒度半教師付き学習
• Authors: Daniele Mugnai, Federico Pernici, Francesco Turchini, Alberto Del Bimbo
• Abstract要約: FGVC(Fen-Grained Visual Categorization)の性能向上のために、SSL(Semi-Supervised Learning)を活用してトレーニングデータの量を増やす。 6つの最先端の細粒度データセットに対して実験を行うことにより、組み合わせた使用の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.36956660025102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we exploit Semi-Supervised Learning (SSL) to increase the amount of training data to improve the performance of Fine-Grained Visual Categorization (FGVC). This problem has not been investigated in the past in spite of prohibitive annotation costs that FGVC requires. Our approach leverages unlabeled data with an adversarial optimization strategy in which the internal features representation is obtained with a second-order pooling model. This combination allows to back-propagate the information of the parts, represented by second-order pooling, onto unlabeled data in an adversarial training setting. We demonstrate the effectiveness of the combined use by conducting experiments on six state-of-the-art fine-grained datasets, which include Aircrafts, Stanford Cars, CUB-200-2011, Oxford Flowers, Stanford Dogs, and the recent Semi-Supervised iNaturalist-Aves. Experimental results clearly show that our proposed method has better performance than the only previous approach that examined this problem; it also obtained higher classification accuracy with respect to the supervised learning methods with which we compared.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,FGVCの性能向上のために,SSL(Semi-Supervised Learning)を用いてトレーニングデータの量を増やす。 この問題は、FGVCが要求する厳格なアノテーションコストにもかかわらず、これまで調査されていない。 提案手法は,2次プールモデルを用いて内部特徴表現を得る逆最適化戦略を用いてラベル付きデータを利用する。 この組み合わせにより、第2次プーリングで表される部品の情報を、反対のトレーニング設定でラベルのないデータにバックプロパゲーションすることができる。 本研究では,航空機,スタンフォード・カーズ,CUB-200-2011,オックスフォード・フラワーズ,スタンフォード・ドッグス,最近のセミ・スーパーバイザードiNaturalist-Avesを含む,最先端の細粒度データセットの6つの実験を行った。 実験結果から,提案手法は従来手法よりも優れた性能を示し,比較した教師あり学習法よりも高い分類精度が得られた。

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