論文の概要: Semi-supervised Object Detection via Virtual Category Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03433v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 16:59:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 14:03:32.850670
• Title: Semi-supervised Object Detection via Virtual Category Learning
• Title（参考訳）: 仮想カテゴリ学習による半教師付き物体検出
• Authors: Changrui Chen, Kurt Debattista, Jungong Han
• Abstract要約: 本稿では,ラベルの修正を伴わずに,混乱したサンプルを積極的に使用することを提案する。 具体的には、各混乱したサンプルに仮想圏(VC)が割り当てられる。 トレーニングサンプルと仮想カテゴリの間の埋め込み距離を指定することに起因する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.26956850996976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the costliness of labelled data in real-world applications, semi-supervised object detectors, underpinned by pseudo labelling, are appealing. However, handling confusing samples is nontrivial: discarding valuable confusing samples would compromise the model generalisation while using them for training would exacerbate the confirmation bias issue caused by inevitable mislabelling. To solve this problem, this paper proposes to use confusing samples proactively without label correction. Specifically, a virtual category (VC) is assigned to each confusing sample such that they can safely contribute to the model optimisation even without a concrete label. It is attributed to specifying the embedding distance between the training sample and the virtual category as the lower bound of the inter-class distance. Moreover, we also modify the localisation loss to allow high-quality boundaries for location regression. Extensive experiments demonstrate that the proposed VC learning significantly surpasses the state-of-the-art, especially with small amounts of available labels.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションにおけるラベル付きデータのコストラインのため、疑似ラベル付けを基盤とする半教師付き物体検出器が魅力的である。 しかし、紛らわしいサンプルの扱いは簡単ではない: 貴重な混乱したサンプルを捨てることによって、モデルの一般化が損なわれ、トレーニングにそれらを使用することで、必然的な誤りによる確認バイアスが悪化する。 そこで本論文では,ラベル補正を行わずに混乱サンプルを積極的に使用することを提案する。 具体的には、仮想カテゴリ(vc)が各混乱したサンプルに割り当てられ、具体的なラベルがなくてもモデル最適化に安全に貢献できる。 これは、トレーニングサンプルと仮想カテゴリの間の埋め込み距離をクラス間距離の下限として指定することに起因する。 さらに、位置回帰のための高品質な境界を許容するローカライゼーション損失も修正する。 大規模な実験では、提案されたVC学習が最先端、特に少量のラベルでかなり上回っていることが示されている。

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