論文の概要: RECALL+: Adversarial Web-based Replay for Continual Learning in Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10479v2
• Date: Sat, 17 Feb 2024 02:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 05:43:42.031417
• Title: RECALL+: Adversarial Web-based Replay for Continual Learning in Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: recall+: 意味セグメンテーションにおける連続学習のためのwebベースリプレイ
• Authors: Chang Liu, Giulia Rizzoli, Francesco Barbato, Andrea Maracani, Marco Toldo, Umberto Michieli, Yi Niu and Pietro Zanuttigh
• Abstract要約: 我々は、従来のアプローチ(RECALL)を拡張し、教師なしのWebcrawledデータを活用することで、忘れることに取り組みます。 実験結果から、この拡張アプローチは、特にインクリメンタルシナリオが複数のステップにまたがる場合、顕著な結果をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.308426315113707
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Catastrophic forgetting of previous knowledge is a critical issue in continual learning typically handled through various regularization strategies. However, existing methods struggle especially when several incremental steps are performed. In this paper, we extend our previous approach (RECALL) and tackle forgetting by exploiting unsupervised web-crawled data to retrieve examples of old classes from online databases. In contrast to the original methodology, which did not incorporate an assessment of web-based data, the present work proposes two advanced techniques: an adversarial approach and an adaptive threshold strategy. These methods are utilized to meticulously choose samples from web data that exhibit strong statistical congruence with the no longer available training data. Furthermore, we improved the pseudo-labeling scheme to achieve a more accurate labeling of web data that also considers classes being learned in the current step. Experimental results show that this enhanced approach achieves remarkable results, particularly when the incremental scenario spans multiple steps.
• Abstract（参考訳）: 過去の知識の破滅的な忘れは、通常様々な正規化戦略によって扱われる連続学習において重要な問題である。 しかし、いくつかの段階的なステップが実行される場合、既存の手法は特に苦労する。 本稿では,従来の手法(RECALL)を拡張し,教師なしのWebクローリングデータを活用して,オンラインデータベースから古いクラスの例を検索する。 本研究は,web ベースデータの評価を含まない従来の手法とは対照的に,逆アプローチと適応しきい値戦略という2つの高度な手法を提案する。 これらの手法は、現在利用できないトレーニングデータと強い統計的一致を示すWebデータから、厳密にサンプルを選択するために利用される。 さらに,疑似ラベル方式を改善し,現在のステップで学習されるクラスも考慮した,より正確なwebデータのラベル付けを実現する。 実験結果から、この拡張アプローチは、特にインクリメンタルシナリオが複数のステップにまたがる場合、顕著な結果をもたらすことが示された。

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