論文の概要: Learning to Annotate Part Segmentation with Gradient Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03003v1
• Date: Sun, 6 Nov 2022 01:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:21:36.804936
• Title: Learning to Annotate Part Segmentation with Gradient Matching
• Title（参考訳）: 勾配マッチングを用いた部分セグメンテーションのアノテート学習
• Authors: Yu Yang, Xiaotian Cheng, Hakan Bilen, Xiangyang Ji
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したGANを用いて,高品質な画像を生成することで,半教師付き部分分割タスクに対処することに焦点を当てる。 特に、アノテータ学習を学習から学習までの問題として定式化する。 提案手法は,実画像,生成された画像,さらには解析的に描画された画像を含む,幅広いラベル付き画像からアノテータを学習可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.100715754135685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The success of state-of-the-art deep neural networks heavily relies on the presence of large-scale labelled datasets, which are extremely expensive and time-consuming to annotate. This paper focuses on tackling semi-supervised part segmentation tasks by generating high-quality images with a pre-trained GAN and labelling the generated images with an automatic annotator. In particular, we formulate the annotator learning as a learning-to-learn problem. Given a pre-trained GAN, the annotator learns to label object parts in a set of randomly generated images such that a part segmentation model trained on these synthetic images with their predicted labels obtains low segmentation error on a small validation set of manually labelled images. We further reduce this nested-loop optimization problem to a simple gradient matching problem and efficiently solve it with an iterative algorithm. We show that our method can learn annotators from a broad range of labelled images including real images, generated images, and even analytically rendered images. Our method is evaluated with semi-supervised part segmentation tasks and significantly outperforms other semi-supervised competitors when the amount of labelled examples is extremely limited.
• Abstract（参考訳）: 最先端のディープニューラルネットワークの成功は、大規模なラベル付きデータセットの存在に大きく依存している。 本稿では,事前学習されたganを用いた高品質画像の生成と,生成した画像の自動アノテーションによるラベル付けにより,半教師あり部分分割タスクに取り組むことに焦点を当てる。 特に,アノテータ学習を学習学習問題として定式化する。 予め訓練されたganが与えられたとき、注釈器は、これらの合成画像にトレーニングされた部分セグメンテーションモデルが、手動ラベル付き画像の小さな検証セットで低いセグメンテーション誤差を得るように、ランダムに生成された一連の画像のオブジェクト部分のラベル付けを学習する。 さらに,このネストループ最適化問題を簡単な勾配マッチング問題に還元し,反復アルゴリズムを用いて効率的に解く。 本手法は,実画像や生成画像,さらには解析的にレンダリングされた画像など,幅広いラベル付き画像から注釈を学習できることを示す。 本手法は半教師付き部分分割タスクを用いて評価し,ラベル付きサンプルの量が非常に限定された場合,他の半教師付き競合よりも大幅に優れる。

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