論文の概要: Virtual Category Learning: A Semi-Supervised Learning Method for Dense Prediction with Extremely Limited Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01169v2
• Date: Mon, 12 Feb 2024 12:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 21:33:37.615092
• Title: Virtual Category Learning: A Semi-Supervised Learning Method for Dense Prediction with Extremely Limited Labels
• Title（参考訳）: 仮想カテゴリー学習:極端に限定されたラベルを用いたディエンス予測のための半教師付き学習方法
• Authors: Changrui Chen, Jungong Han, Kurt Debattista
• Abstract要約: 本稿では,ラベルの修正を伴わずに,混乱したサンプルを積極的に使用することを提案する。 仮想カテゴリー(VC)は、モデルの最適化に安全に貢献できるように、各混乱したサンプルに割り当てられる。 私たちの興味深い発見は、密集した視覚タスクにおけるVC学習の利用に注目しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.16824565919966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the costliness of labelled data in real-world applications, semi-supervised learning, underpinned by pseudo labelling, is an appealing solution. However, handling confusing samples is nontrivial: discarding valuable confusing samples would compromise the model generalisation while using them for training would exacerbate the issue of confirmation bias caused by the resulting inevitable mislabelling. To solve this problem, this paper proposes to use confusing samples proactively without label correction. Specifically, a Virtual Category (VC) is assigned to each confusing sample in such a way that it can safely contribute to the model optimisation even without a concrete label. This provides an upper bound for inter-class information sharing capacity, which eventually leads to a better embedding space. Extensive experiments on two mainstream dense prediction tasks -- semantic segmentation and object detection, demonstrate that the proposed VC learning significantly surpasses the state-of-the-art, especially when only very few labels are available. Our intriguing findings highlight the usage of VC learning in dense vision tasks.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションにおけるラベル付きデータのコストラインのため、擬似ラベル付けを基盤とする半教師付き学習は魅力的なソリューションである。 しかし、紛らわしいサンプルの扱いは簡単ではない: 貴重な混乱したサンプルを捨てることによって、モデルの一般化が損なわれ、トレーニングにそれらを使用することで、必然的な誤認に起因する確認バイアスが悪化する。 そこで本論文では,ラベル補正を行わずに混乱サンプルを積極的に使用することを提案する。 具体的には、具体的なラベルなしでもモデル最適化に安全に貢献できるように、各混乱したサンプルに仮想カテゴリ(VC)を割り当てる。 これはクラス間情報共有能力の上限を提供し、最終的にはより優れた埋め込み空間となる。 セマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出という2つの主流の密集した予測タスクに関する大規模な実験は、提案されたVC学習が最先端、特にごく少数のラベルが利用可能である場合に大きく上回っていることを示している。 私たちの興味深い発見は、密集した視覚タスクにおけるVC学習の利用に注目しています。

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