論文の概要: Evaluating Zero-cost Active Learning for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04211v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 11:48:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:56:17.719496
• Title: Evaluating Zero-cost Active Learning for Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出のためのゼロコスト能動学習の評価
• Authors: Dominik Probst, Hasnain Raza, Erik Rodner
• Abstract要約: オブジェクト検出には、ロバストなモデルを学習するためにかなりのラベル付け作業が必要である。 アクティブラーニングは、アノテートすべき関連するサンプルをインテリジェントに選択することで、この労力を減らすことができる。 重要成分は, 境界ボックスレベルのスコアだけでなく, ランキング画像のスコアを集約するためのテクニックも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.106771265655055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection requires substantial labeling effort for learning robust models. Active learning can reduce this effort by intelligently selecting relevant examples to be annotated. However, selecting these examples properly without introducing a sampling bias with a negative impact on the generalization performance is not straightforward and most active learning techniques can not hold their promises on real-world benchmarks. In our evaluation paper, we focus on active learning techniques without a computational overhead besides inference, something we refer to as zero-cost active learning. In particular, we show that a key ingredient is not only the score on a bounding box level but also the technique used for aggregating the scores for ranking images. We outline our experimental setup and also discuss practical considerations when using active learning for object detection.
• Abstract（参考訳）: 頑健なモデルを学ぶには、オブジェクト検出にかなりのラベル付けが必要となる。 アクティブラーニングは、アノテートすべき関連するサンプルをインテリジェントに選択することで、この労力を減らすことができる。 しかし、これらの例を一般化性能に悪影響を及ぼすサンプリングバイアスを導入することなく適切に選択することは簡単ではなく、ほとんどのアクティブな学習技術は実世界のベンチマークでは約束を守れない。 本評価論文では,ゼロコストアクティブラーニングと呼ぶ推論以外に計算オーバーヘッドを伴わないアクティブラーニング手法に着目した。 特に,重要成分は,境界ボックスレベルのスコアだけでなく,ランキング画像のスコアを集約する技法であることを示す。 実験装置の概要と,物体検出に能動的学習を用いる際の実践的考察について述べる。

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