Fugu-MT 論文翻訳(概要): Plug and Play Active Learning for Object Detection

論文の概要: Plug and Play Active Learning for Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11612v2
Date: Thu, 14 Mar 2024 15:35:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-16 03:23:03.665595
Title: Plug and Play Active Learning for Object Detection
Title（参考訳）: 物体検出のためのプラグアンドプレイアクティブラーニング
Authors: Chenhongyi Yang, Lichao Huang, Elliot J. Crowley,
Abstract要約: オブジェクト検出のためのPlug and Play Active Learning(PPAL)を導入する。 PPALは不確実性と多様性に基づくサンプリングフェーズを含む2段階の手法である。我々は,MS-COCOおよびPascal VOCデータセット上で,異なる検出器アーキテクチャを用いてPPALをベンチマークした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.50247484568549
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Annotating datasets for object detection is an expensive and time-consuming endeavor. To minimize this burden, active learning (AL) techniques are employed to select the most informative samples for annotation within a constrained "annotation budget". Traditional AL strategies typically rely on model uncertainty or sample diversity for query sampling, while more advanced methods have focused on developing AL-specific object detector architectures to enhance performance. However, these specialized approaches are not readily adaptable to different object detectors due to the significant engineering effort required for integration. To overcome this challenge, we introduce Plug and Play Active Learning (PPAL), a simple and effective AL strategy for object detection. PPAL is a two-stage method comprising uncertainty-based and diversity-based sampling phases. In the first stage, our Difficulty Calibrated Uncertainty Sampling leverage a category-wise difficulty coefficient that combines both classification and localisation difficulties to re-weight instance uncertainties, from which we sample a candidate pool for the subsequent diversity-based sampling. In the second stage, we propose Category Conditioned Matching Similarity to better compute the similarities of multi-instance images as ensembles of their instance similarities, which is used by the k-Means++ algorithm to sample the final AL queries. PPAL makes no change to model architectures or detector training pipelines; hence it can be easily generalized to different object detectors. We benchmark PPAL on the MS-COCO and Pascal VOC datasets using different detector architectures and show that our method outperforms prior work by a large margin. Code is available at https://github.com/ChenhongyiYang/PPAL
Abstract（参考訳）: オブジェクト検出のためのデータセットの注釈付けは、高価で時間を要する作業である。この負担を最小限に抑えるため、アクティブラーニング(AL)技術を用いて、制約付きアノテーション予算の中で最も情報性の高いアノテーションサンプルを選択する。従来のAL戦略は、通常、クエリサンプリングのためのモデル不確実性やサンプルの多様性に頼っているが、より高度な手法は、AL固有のオブジェクト検出アーキテクチャの開発に重点を置いて、パフォーマンスを向上させる。しかし、これらの特殊なアプローチは、統合に必要な重要なエンジニアリング努力のために、異なるオブジェクト検出器に容易に適応できない。この課題を克服するために、オブジェクト検出のためのシンプルで効果的なAL戦略であるPlug and Play Active Learning (PPAL)を導入する。 PPALは不確実性と多様性に基づくサンプリングフェーズを含む2段階の手法である。第1段階では、分類と局所化の難しさと再重み付きインスタンスの不確実性の両方を組み合わせたカテゴリワイドの難易度係数を利用して、その後の多様性に基づくサンプリングの候補プールをサンプリングする。第2段階では,k-Means++アルゴリズムを用いて最終的なALクエリをサンプリングし,複数インスタンス画像の類似性をインスタンス類似性のアンサンブルとしてよりよく計算するカテゴリ条件マッチング類似性を提案する。 PPALはモデルアーキテクチャや検出器訓練パイプラインを変更しないため、異なる物体検出器に容易に一般化することができる。我々は,MS-COCO と Pascal VOC のデータセット上で,異なる検出器アーキテクチャを用いてPPAL をベンチマークし,本手法が先行処理よりも高い性能を示すことを示す。コードはhttps://github.com/ChenhongyiYang/PPALで公開されている。

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