論文の概要: Semi-Supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Pseudo Label Regeneration and BEVMix

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08009v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 11:16:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 11:21:35.980458
• Title: Semi-Supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Pseudo Label Regeneration and BEVMix
• Title（参考訳）: 擬似ラベル再生とBEVMixを用いた半教師付きクラス非依存動作予測
• Authors: Kewei Wang, Yizheng Wu, Zhiyu Pan, Xingyi Li, Ke Xian, Zhe Wang, Zhiguo Cao, Guosheng Lin
• Abstract要約: クラス非依存動作予測のための半教師あり学習の可能性について検討する。 我々のフレームワークは一貫性に基づく自己学習パラダイムを採用しており、ラベルのないデータからモデルを学習することができる。 本手法は,弱さと完全教師付き手法に匹敵する性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.55173022987071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Class-agnostic motion prediction methods aim to comprehend motion within open-world scenarios, holding significance for autonomous driving systems. However, training a high-performance model in a fully-supervised manner always requires substantial amounts of manually annotated data, which can be both expensive and time-consuming to obtain. To address this challenge, our study explores the potential of semi-supervised learning (SSL) for class-agnostic motion prediction. Our SSL framework adopts a consistency-based self-training paradigm, enabling the model to learn from unlabeled data by generating pseudo labels through test-time inference. To improve the quality of pseudo labels, we propose a novel motion selection and re-generation module. This module effectively selects reliable pseudo labels and re-generates unreliable ones. Furthermore, we propose two data augmentation strategies: temporal sampling and BEVMix. These strategies facilitate consistency regularization in SSL. Experiments conducted on nuScenes demonstrate that our SSL method can surpass the self-supervised approach by a large margin by utilizing only a tiny fraction of labeled data. Furthermore, our method exhibits comparable performance to weakly and some fully supervised methods. These results highlight the ability of our method to strike a favorable balance between annotation costs and performance. Code will be available at https://github.com/kwwcv/SSMP.
• Abstract（参考訳）: クラス非依存な動作予測手法は、オープンワールドシナリオにおける動きの理解を目標とし、自律運転システムにおける重要性を保っている。 しかし、完全に監督された方法でハイパフォーマンスモデルをトレーニングするには、常にかなりの量の手作業による注釈データが必要である。 この課題に対処するため,本研究では,クラス非依存動作予測のための半教師付き学習(ssl)の可能性を検討する。 SSLフレームワークは一貫性に基づく自己学習パラダイムを採用しており、テスト時間推論を通じて擬似ラベルを生成することにより、ラベルのないデータからモデルを学習することができる。 擬似ラベルの品質を向上させるため,新たなモーション選択・再生成モジュールを提案する。 このモジュールは信頼できる擬似ラベルを効果的に選択し、信頼性の低いラベルを再生成する。 さらに,時間的サンプリングとbevmixの2つのデータ拡張戦略を提案する。 これらの戦略はSSLにおける一貫性の規則化を促進する。 nuScenesで行った実験では,少数のラベル付きデータを活用することで,SSL手法が自己管理アプローチをはるかに超えることを示した。 さらに,本手法は弱く,完全に監視された手法に匹敵する性能を示す。 これらの結果から,アノテーションのコストと性能のバランスが良好であることを示す。 コードはhttps://github.com/kwwcv/ssmpで入手できる。

関連論文リスト

• Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-Supervised Multi-Label Learning [81.83013974171364]
  半教師付きマルチラベル学習(SSMLL)は、正確なマルチラベルアノテーションを収集するコストを削減するために、ラベルのないデータを活用する強力なフレームワークである。 半教師付き学習とは異なり、インスタンスに含まれる複数のセマンティクスのため、SSMLLの擬似ラベルとして最も確率の高いラベルを選択することはできない。 本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するための二重パースペクティブ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T09:33:53Z)
• Learning Label Refinement and Threshold Adjustment for Imbalanced Semi-Supervised Learning [6.904448748214652]
  半教師付き学習アルゴリズムは、不均衡なトレーニングデータに晒された場合、うまく機能しない。 Validation Data(SEVAL)に基づく擬似ラベル最適化によるセミ教師あり学習について紹介する。 SEVALは、擬似ラベルの精度を改善して特定のタスクに適応し、クラスごとに擬似ラベルの正確性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-07T13:46:22Z)
• Reinforcement Learning-Guided Semi-Supervised Learning [20.599506122857328]
  本稿では,SSLを片腕バンディット問題として定式化する新しい強化学習ガイド型SSL手法 RLGSSL を提案する。 RLGSSLは、ラベル付きデータとラベルなしデータのバランスを保ち、一般化性能を向上させるために、慎重に設計された報酬関数を組み込んでいる。 我々は,複数のベンチマークデータセットに対する広範な実験を通じてRCGSSLの有効性を実証し,我々の手法が最先端のSSL手法と比較して一貫した優れた性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T21:52:24Z)
• A Channel-ensemble Approach: Unbiased and Low-variance Pseudo-labels is Critical for Semi-supervised Classification [61.473485511491795]
  半教師付き学習(SSL)はコンピュータビジョンにおける実践的な課題である。 Pseudo-label (PL) メソッド、例えば FixMatch や FreeMatch は SSL で State of The Art (SOTA) のパフォーマンスを取得する。 本稿では,複数の下位PLを理論的に保証された非偏りと低分散のPLに集約する,軽量なチャネルベースアンサンブル法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:49:37Z)
• Progressive Feature Adjustment for Semi-supervised Learning from Pretrained Models [39.42802115580677]
  半教師付き学習(SSL)はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を利用して予測モデルを構築することができる。 近年の文献では、事前訓練されたモデルで最先端のSSLを適用しても、トレーニングデータの潜在能力を最大限に発揮できないことが示唆されている。 本稿では,ラベルの誤りに敏感でない特徴抽出器を更新するために,非ラベルデータから擬似ラベルを使用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T01:57:14Z)
• Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding [72.74339790209531]
  我々は、ラベルのない例を使ってモデルをトレーニングする半教師付き学習(SSL)アプローチを提案する。 提案手法であるDashは、ラベルなしデータ選択の観点から適応性を享受する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T23:52:29Z)
• Self-Tuning for Data-Efficient Deep Learning [75.34320911480008]
  セルフチューニングは、データ効率のよいディープラーニングを可能にする新しいアプローチである。 ラベル付きおよびラベルなしデータの探索と事前訓練されたモデルの転送を統一する。 SSLとTLの5つのタスクをシャープなマージンで上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:56:19Z)
• In Defense of Pseudo-Labeling: An Uncertainty-Aware Pseudo-label Selection Framework for Semi-Supervised Learning [53.1047775185362]
  Pseudo-labeling (PL) は一般的な SSL アプローチで、この制約はありませんが、当初の処方では比較的不十分です。 PLは不整合モデルからの誤った高い信頼度予測により性能が低下していると論じる。 そこで本研究では,疑似ラベリング精度を向上させるための不確実性認識型擬似ラベル選択(ups)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T23:29:57Z)
• ESL: Entropy-guided Self-supervised Learning for Domain Adaptation in Semantic Segmentation [35.03150829133562]
  より正確な擬似ラベルを生成するための信頼性指標としてエントロピーを利用したエントロピー誘導型自己教師学習を提案する。 異なるUDAベンチマークでは、ESLは強いSSLベースラインを一貫して上回り、最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T18:10:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。