論文の概要: MoBYv2AL: Self-supervised Active Learning for Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01531v1
- Date: Wed, 4 Jan 2023 10:52:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 15:40:10.000811
- Title: MoBYv2AL: Self-supervised Active Learning for Image Classification
- Title（参考訳）: MoBYv2AL:画像分類のための自己教師型アクティブラーニング
- Authors: Razvan Caramalau, Binod Bhattarai, Danail Stoyanov, Tae-Kyun Kim
- Abstract要約: 画像分類のための自己教師型アクティブラーニングフレームワークであるMoBYv2ALを提案する。
私たちの貢献は、最も成功した自己教師付き学習アルゴリズムであるMoBYをALパイプラインに持ち上げることです。
近年のAL法と比較すると,最先端の結果が得られている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.4372176671293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Active learning(AL) has recently gained popularity for deep learning(DL)
models. This is due to efficient and informative sampling, especially when the
learner requires large-scale labelled datasets. Commonly, the sampling and
training happen in stages while more batches are added. One main bottleneck in
this strategy is the narrow representation learned by the model that affects
the overall AL selection.
We present MoBYv2AL, a novel self-supervised active learning framework for
image classification. Our contribution lies in lifting MoBY, one of the most
successful self-supervised learning algorithms, to the AL pipeline. Thus, we
add the downstream task-aware objective function and optimize it jointly with
contrastive loss. Further, we derive a data-distribution selection function
from labelling the new examples. Finally, we test and study our pipeline
robustness and performance for image classification tasks. We successfully
achieved state-of-the-art results when compared to recent AL methods. Code
available: https://github.com/razvancaramalau/MoBYv2AL
- Abstract（参考訳）: active learning(al)は最近、ディープラーニング(dl)モデルで人気を集めている。
これは、特に学習者が大規模なラベル付きデータセットを必要とする場合、効率的で情報的なサンプリングが原因である。
通常、サンプリングとトレーニングはステージで行われ、より多くのバッチが追加される。
この戦略の主なボトルネックは、AL選択全体に影響を与えるモデルによって学習された狭い表現である。
画像分類のための自己教師型アクティブラーニングフレームワークであるMoBYv2ALを提案する。
私たちの貢献は、最も成功した自己教師付き学習アルゴリズムであるMoBYをALパイプラインに持ち上げることです。
このように、下流タスク認識目的関数を追加し、コントラスト損失と共同で最適化する。
さらに,新しい例のラベル付けからデータ分布選択関数を導出する。
最後に,画像分類タスクにおけるパイプラインのロバスト性と性能をテスト・検討した。
近年のAL法と比較して,最先端の結果が得られた。
コード提供: https://github.com/razvancaramalau/mobyv2al
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