論文の概要: SelfClean: A Self-Supervised Data Cleaning Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17048v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 10:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 18:37:46.158501
• Title: SelfClean: A Self-Supervised Data Cleaning Strategy
• Title（参考訳）: SelfClean: 自己監視型のデータクリーニング戦略
• Authors: Fabian Gr\"oger, Simone Lionetti, Philippe Gottfrois, Alvaro Gonzalez-Jimenez, Ludovic Amruthalingam, Labelling Consortium, Matthew Groh, Alexander A. Navarini, Marc Pouly
• Abstract要約: コンピュータビジョンのためのほとんどのベンチマークデータセットは、無関係な画像、ほぼ重複、ラベルエラーを含んでいる。 これは、一般的にデータセットが小さく、利害関係が高く、アノテーションプロセスが高価でエラーを起こしやすい、医学におけるコンピュータビジョンにおいて特に深刻な関心事である。 本稿では,自己スーパービジョンで学習した潜在空間を利用した画像データセットの整理手法であるSelfCleanを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.884474720427896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most benchmark datasets for computer vision contain irrelevant images, near duplicates, and label errors. Consequently, model performance on these benchmarks may not be an accurate estimate of generalization capabilities. This is a particularly acute concern in computer vision for medicine where datasets are typically small, stakes are high, and annotation processes are expensive and error-prone. In this paper we propose SelfClean, a general procedure to clean up image datasets exploiting a latent space learned with self-supervision. By relying on self-supervised learning, our approach focuses on intrinsic properties of the data and avoids annotation biases. We formulate dataset cleaning as either a set of ranking problems, which significantly reduce human annotation effort, or a set of scoring problems, which enable fully automated decisions based on score distributions. We demonstrate that SelfClean achieves state-of-the-art performance in detecting irrelevant images, near duplicates, and label errors within popular computer vision benchmarks, retrieving both injected synthetic noise and natural contamination. In addition, we apply our method to multiple image datasets and confirm an improvement in evaluation reliability.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンのためのベンチマークデータセットの多くは、無関係の画像、ほぼ重複画像、ラベルエラーを含む。 したがって、これらのベンチマークのモデル性能は、一般化能力の正確な推定にはならないかもしれない。 これは、一般的にデータセットが小さく、利害関係が高く、アノテーションプロセスが高価でエラーを起こしやすい医学におけるコンピュータビジョンにおいて特に深刻な関心事である。 本稿では,自己スーパービジョンで学習した潜在空間を利用した画像データセットのクリーニング手法であるselfcleanを提案する。 自己教師付き学習を頼りにすることで,データ固有の特性に着目し,アノテーションバイアスを回避する。 データセットのクリーニングを,人間の注記労力を大幅に削減するランキング問題の組か,スコア分布に基づく完全な自動決定を可能にするスコア問題の集合として定式化する。 提案手法は,一般的なコンピュータビジョンベンチマークにおいて,無関係な画像,ほぼ重複画像,ラベルエラーを検知し,インジェクトされた合成ノイズと自然汚染の両方を検索することで,最先端の性能を実現することを実証する。 さらに,本手法を複数の画像データセットに適用し,評価信頼性の向上を確認した。

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