論文の概要: Knowledge Assembly: Semi-Supervised Multi-Task Learning from Multiple Datasets with Disjoint Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08839v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 04:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 16:43:02.985686
• Title: Knowledge Assembly: Semi-Supervised Multi-Task Learning from Multiple Datasets with Disjoint Labels
• Title（参考訳）: 知識アセンブリ:解離ラベル付き複数データセットからの半教師付きマルチタスク学習
• Authors: Federica Spinola, Philipp Benz, Minhyeong Yu, Tae-hoon Kim
• Abstract要約: マルチタスク学習(MTL)は適切な手法であるが、通常はすべてのタスクにラベル付けされたデータセットを必要とする。 MTLフレームワークのタスクのいくつかのみにラベル付けされたデータセットを活用できる手法を提案する。 我々の研究であるKnowledge Assembly(KA)は、ラベルのないデータを半教師付きで活用することで、不連続なデータセットから複数のタスクを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.816979799419107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world scenarios we often need to perform multiple tasks simultaneously. Multi-Task Learning (MTL) is an adequate method to do so, but usually requires datasets labeled for all tasks. We propose a method that can leverage datasets labeled for only some of the tasks in the MTL framework. Our work, Knowledge Assembly (KA), learns multiple tasks from disjoint datasets by leveraging the unlabeled data in a semi-supervised manner, using model augmentation for pseudo-supervision. Whilst KA can be implemented on any existing MTL networks, we test our method on jointly learning person re-identification (reID) and pedestrian attribute recognition (PAR). We surpass the single task fully-supervised performance by $4.2\%$ points for reID and $0.9\%$ points for PAR.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のシナリオでは、複数のタスクを同時に実行する必要があります。 マルチタスク学習(MTL)は適切な手法であるが、通常はすべてのタスクにラベル付けされたデータセットを必要とする。 mtlフレームワークのタスクの一部のみにラベル付けされたデータセットを活用できる手法を提案する。 我々の研究であるKnowledge Assembly(KA)は、擬似スーパービジョンのためのモデル拡張を用いて、ラベルのないデータを半教師付きで活用することで、解離データセットから複数のタスクを学習する。 既存のMTLネットワーク上ではKAを実装できるが、我々は共同で人物再識別(reID)と歩行者属性認識(PAR)を学習する手法をテストする。 我々は、reIDの4.2\%$ポイントとPARの0.9\%$ポイントを1つのタスクで完全に教師されたパフォーマンスを上回る。

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