論文の概要: Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12341v2
• Date: Thu, 24 Mar 2022 02:40:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 11:12:53.567124
• Title: Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin
• Title（参考訳）: Adaptive Confidence Marginを用いた半監督深層表情認識に向けて
• Authors: Hangyu Li, Nannan Wang, Xi Yang, Xiaoyu Wang, and Xinbo Gao
• Abstract要約: Ada-CM(Adaptive Confidence Margin)を学習し、ラベルのないすべてのデータを半教師付き深層表情認識に活用する。 すべてのラベルなしサンプルは、信頼スコアと適応的に学習された信頼マージンを比較して、2つのサブセットに分割される。 提案手法は最先端の性能,特に半教師付きベースラインを超越した性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.76372026435858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Only parts of unlabeled data are selected to train models for most semi-supervised learning methods, whose confidence scores are usually higher than the pre-defined threshold (i.e., the confidence margin). We argue that the recognition performance should be further improved by making full use of all unlabeled data. In this paper, we learn an Adaptive Confidence Margin (Ada-CM) to fully leverage all unlabeled data for semi-supervised deep facial expression recognition. All unlabeled samples are partitioned into two subsets by comparing their confidence scores with the adaptively learned confidence margin at each training epoch: (1) subset I including samples whose confidence scores are no lower than the margin; (2) subset II including samples whose confidence scores are lower than the margin. For samples in subset I, we constrain their predictions to match pseudo labels. Meanwhile, samples in subset II participate in the feature-level contrastive objective to learn effective facial expression features. We extensively evaluate Ada-CM on four challenging datasets, showing that our method achieves state-of-the-art performance, especially surpassing fully-supervised baselines in a semi-supervised manner. Ablation study further proves the effectiveness of our method. The source code is available at https://github.com/hangyu94/Ada-CM.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習法において、信頼スコアが予め定義された閾値(すなわち、信頼率)よりも高いようなモデルを訓練するために、ラベル付きデータの一部のみが選択される。 我々は,ラベルなしデータをすべて活用することにより,認識性能をさらに向上させるべきであると主張している。 本稿では,Adaptive Confidence Margin (Ada-CM) を学習し,ラベルのないすべてのデータを半教師付き深層表情認識に活用する。 全未ラベル標本は、その信頼スコアと各トレーニングエポックにおける適応的に学習された信頼マージンを比較して2つのサブセットに分割される:(1)信頼スコアがマージン以下でないサンプルを含むサブセットI、(2)信頼スコアがマージン以下であるサンプルを含むサブセットII。 サブセットiのサンプルの場合、それらの予測を擬似ラベルに合わせるように制限する。 一方、サブセットIIのサンプルは、効果的な表情特徴を学習するための特徴レベルのコントラスト的目的に関与する。 我々は,Ada-CMを4つの挑戦的データセット上で広範囲に評価し,その手法が最先端の性能を達成することを示す。 アブレーション研究は我々の方法の有効性をさらに証明している。 ソースコードはhttps://github.com/hangyu94/Ada-CMで入手できる。

関連論文リスト

• Memory Consistency Guided Divide-and-Conquer Learning for Generalized Category Discovery [56.172872410834664]
  一般カテゴリー発見(GCD)は、半教師付き学習のより現実的で挑戦的な設定に対処することを目的としている。 メモリ一貫性を誘導する分枝・分枝学習フレームワーク(MCDL)を提案する。 本手法は,画像認識の目に見えるクラスと見えないクラスの両方において,最先端のモデルよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T09:39:45Z)
• JointMatch: A Unified Approach for Diverse and Collaborative Pseudo-Labeling to Semi-Supervised Text Classification [65.268245109828]
  半教師付きテキスト分類(SSTC)は、ラベルのないデータを活用する能力によって注目を集めている。 擬似ラベルに基づく既存のアプローチは、擬似ラベルバイアスと誤り蓄積の問題に悩まされる。 我々は、最近の半教師付き学習からアイデアを統一することでこれらの課題に対処する、SSTCの総合的なアプローチであるJointMatchを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T05:43:35Z)
• Binary Classification with Confidence Difference [100.08818204756093]
  本稿では,信頼性差分法 (ConfDiff) という,弱教師付き二項分類問題について考察する。 本稿では,この問題に対処するためのリスク一貫性のあるアプローチを提案し,推定誤差が最適収束率と一致することを示す。 また,整合性や収束率も証明されたオーバーフィッティング問題を緩和するためのリスク補正手法も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T11:44:50Z)
• Confidence Estimation Using Unlabeled Data [12.512654188295764]
  トレーニングラベルがほとんど利用できない場合, 半教師付き設定に対する最初の信頼度推定法を提案する。 トレーニングの一貫性を代理関数として使用し、信頼度推定のための一貫性ランキング損失を提案する。 画像分類とセグメンテーションの両方のタスクにおいて,本手法は信頼度推定における最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T20:11:30Z)
• Exploring the Boundaries of Semi-Supervised Facial Expression Recognition: Learning from In-Distribution, Out-of-Distribution, and Unconstrained Data [19.442685015494316]
  表情認識(FER)における最新の半教師あり手法11について検討する。 本研究は,非流通,アウト・オブ・ディストリビューション,制約のない,非常に小さなデータからの半教師付き学習を対象とする。 以上の結果から,FixMatchは非分散データに対して常に優れたパフォーマンスを実現していることを示す一方,ReMixMatchは非分散データ,非制約データ,希少データシナリオにおいて,すべてのメソッドにおいて際立っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T01:40:08Z)
• SoftMatch: Addressing the Quantity-Quality Trade-off in Semi-supervised Learning [101.86916775218403]
  本稿では, サンプル重み付けを統一した定式化により, 一般的な擬似ラベル法を再検討する。 トレーニング中の擬似ラベルの量と質を両立させることでトレードオフを克服するSoftMatchを提案する。 実験では、画像、テキスト、不均衡な分類など、さまざまなベンチマークで大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T03:53:25Z)
• FreeMatch: Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning [46.95063831057502]
  本稿では,モデルの学習状況に応じて,信頼度閾値を自己適応的に定義・調整するためのemphFreeMatchを提案する。 FreeMatchは、最新の最先端メソッドであるFlexMatchよりもtextbf5.78%、textbf13.59%、textbf1.28%のエラー率削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-15T10:07:52Z)
• SemiFed: Semi-supervised Federated Learning with Consistency and Pseudo-Labeling [14.737638416823772]
  フェデレートラーニングは、携帯電話や組織などの複数のクライアントが共同で、予測のための共有モデルを学ぶことを可能にする。 本研究では、各クライアントのデータサンプルを部分的にラベル付けするクロスサイロ・フェデレーション学習の新しいシナリオに焦点を当てる。 そこで我々は,半教師付き学習において,一貫性の正規化と擬似ラベル付けという2つの主要なアプローチを統一する,SemiFedと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-21T01:14:27Z)
• Binary Classification from Positive Data with Skewed Confidence [85.18941440826309]
  肯定的信頼度(Pconf)分類は、有望な弱教師付き学習法である。 実際には、信頼はアノテーションプロセスで生じるバイアスによって歪められることがある。 本稿では、スキュード信頼度のパラメータ化モデルを導入し、ハイパーパラメータを選択する方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-29T00:04:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。