論文の概要: ALBench: A Framework for Evaluating Active Learning in Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13339v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 07:46:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-28 13:27:29.159531
• Title: ALBench: A Framework for Evaluating Active Learning in Object Detection
• Title（参考訳）: albench: オブジェクト検出におけるアクティブラーニングの評価フレームワーク
• Authors: Zhanpeng Feng, Shiliang Zhang, Rinyoichi Takezoe, Wenze Hu, Manmohan Chandraker, Li-Jia Li, Vijay K. Narayanan, Xiaoyu Wang
• Abstract要約: 本稿では、オブジェクト検出におけるアクティブラーニングを評価するために、ALBenchという名前のアクティブラーニングベンチマークフレームワークをコントリビュートする。 自動深層モデルトレーニングシステム上で開発されたこのALBenchフレームワークは、使いやすく、さまざまなアクティブな学習アルゴリズムと互換性があり、同じトレーニングおよびテストプロトコルを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.81795062493536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active learning is an important technology for automated machine learning systems. In contrast to Neural Architecture Search (NAS) which aims at automating neural network architecture design, active learning aims at automating training data selection. It is especially critical for training a long-tailed task, in which positive samples are sparsely distributed. Active learning alleviates the expensive data annotation issue through incrementally training models powered with efficient data selection. Instead of annotating all unlabeled samples, it iteratively selects and annotates the most valuable samples. Active learning has been popular in image classification, but has not been fully explored in object detection. Most of current approaches on object detection are evaluated with different settings, making it difficult to fairly compare their performance. To facilitate the research in this field, this paper contributes an active learning benchmark framework named as ALBench for evaluating active learning in object detection. Developed on an automatic deep model training system, this ALBench framework is easy-to-use, compatible with different active learning algorithms, and ensures the same training and testing protocols. We hope this automated benchmark system help researchers to easily reproduce literature's performance and have objective comparisons with prior arts. The code will be release through Github.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニングは自動機械学習システムにとって重要な技術である。 ニューラルネットワークアーキテクチャ設計の自動化を目的としたニューラルネットワーク探索(NAS)とは対照的に、アクティブラーニングはトレーニングデータ選択の自動化を目標としている。 長尾のタスクのトレーニングでは特に重要であり、正のサンプルがほとんど分布しない。 アクティブラーニングは、効率的なデータ選択によるインクリメンタルなトレーニングモデルを通じて、高価なデータアノテーションの問題を軽減する。 ラベルのないすべてのサンプルに注釈をつける代わりに、最も価値のあるサンプルを反復的に選択し注釈付けする。 アクティブラーニングは画像分類で人気があるが、オブジェクト検出では十分に研究されていない。 オブジェクト検出に対する現在のアプローチのほとんどは、異なる設定で評価されるため、パフォーマンスを適切に比較することは困難である。 この分野の研究を容易にするために,本稿では,オブジェクト検出におけるアクティブラーニングを評価するために,albenchと呼ばれるアクティブラーニングベンチマークフレームワークを提案する。 自動深層モデルトレーニングシステム上で開発されたこのALBenchフレームワークは、使いやすく、さまざまなアクティブな学習アルゴリズムと互換性があり、同じトレーニングおよびテストプロトコルを保証する。 この自動ベンチマークシステムは、研究者が文学のパフォーマンスを容易に再現し、先行技術と客観的に比較できることを願っている。 コードはgithubからリリースされる予定だ。

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