論文の概要: Pixel is All You Need: Adversarial Trajectory-Ensemble Active Learning for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06493v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 11:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 14:58:03.247318
• Title: Pixel is All You Need: Adversarial Trajectory-Ensemble Active Learning for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: Pixelは本当に必要なもの:正反対物体検出のための対向軌道アンサンブル能動学習
• Authors: Zhenyu Wu, Lin Wang, Wei Wang, Qing Xia, Chenglizhao Chen, Aimin Hao, Shuo Li
• Abstract要約: 弱教師付きデータで訓練されたサリエンシモデルがその完全教師付きバージョンの同等のパフォーマンスを達成できるかどうかは不明である。 我々は,新しい対向軌道アンサンブルアクティブラーニング(ATAL)を提案する。 実験の結果、私たちのALTはそのようなポイントラベル付きデータセットを見つけることができ、トレーニングされたサリエンシモデルは、イメージ毎に10の注釈付きポイントしか持たないフル教師付きバージョンの97%$ --99%のパフォーマンスを得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.97103355628434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although weakly-supervised techniques can reduce the labeling effort, it is unclear whether a saliency model trained with weakly-supervised data (e.g., point annotation) can achieve the equivalent performance of its fully-supervised version. This paper attempts to answer this unexplored question by proving a hypothesis: there is a point-labeled dataset where saliency models trained on it can achieve equivalent performance when trained on the densely annotated dataset. To prove this conjecture, we proposed a novel yet effective adversarial trajectory-ensemble active learning (ATAL). Our contributions are three-fold: 1) Our proposed adversarial attack triggering uncertainty can conquer the overconfidence of existing active learning methods and accurately locate these uncertain pixels. {2)} Our proposed trajectory-ensemble uncertainty estimation method maintains the advantages of the ensemble networks while significantly reducing the computational cost. {3)} Our proposed relationship-aware diversity sampling algorithm can conquer oversampling while boosting performance. Experimental results show that our ATAL can find such a point-labeled dataset, where a saliency model trained on it obtained $97\%$ -- $99\%$ performance of its fully-supervised version with only ten annotated points per image.
• Abstract（参考訳）: 弱い教師付き技術はラベル付けの労力を減らすことができるが、弱い教師付きデータ(例えばポイントアノテーション)で訓練されたサリエンシモデルがその完全教師付きバージョンの同等のパフォーマンスを達成できるかどうかは不明である。 本稿では,この仮説を証明して,探索されていない疑問に答えようと試みる: 高度に注釈付けされたデータセットでトレーニングされたサリエンシモデルが同等のパフォーマンスを達成できるような,ポイントラベル付きデータセットが存在する。 この仮説を証明するために,我々は,新しい対向軌道アンサンブルアクティブラーニング(ATAL)を提案した。 1) 不確実性を引き起こす敵攻撃は,既存のアクティブラーニング手法の過信を克服し,これらの不確実性画素を正確に特定できる。 2)} 提案手法は,計算コストを大幅に削減しつつ,アンサンブルネットワークの利点を維持している。 </3> 提案アルゴリズムは,性能を向上しつつ,オーバーサンプリングを克服する。 実験結果から,当社のALTは,画像毎に10点のアノテートポイントしか持たない完全教師付きバージョンのパフォーマンスを9,7 %$ --99 %$で取得した,このようなポイントラベル付きデータセットを見つけることができた。

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