論文の概要: From Obstacles to Resources: Semi-supervised Learning Faces Synthetic Data Contamination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16930v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 05:06:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:16:29.085136
• Title: From Obstacles to Resources: Semi-supervised Learning Faces Synthetic Data Contamination
• Title（参考訳）: 障害物から資源へ:半教師付き学習顔と合成データ汚染
• Authors: Zerun Wang, Jiafeng Mao, Liuyu Xiang, Toshihiko Yamasaki,
• Abstract要約: 半教師付き学習(SSL)は、ラベルのない画像を活用することにより、モデルパフォーマンスを向上させることができる。 本稿では,合成画像によって汚染された未ラベルデータの影響を調査するための新しいタスクであるReal-Synthetic Hybrid SSL(RS-SSL)を提案する。 本稿では,RS-SSLの課題に対処するための新しいSSL手法であるRSMatchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.06944957366102
• License:
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) can improve model performance by leveraging unlabeled images, which can be collected from public image sources with low costs. In recent years, synthetic images have become increasingly common in public image sources due to rapid advances in generative models. Therefore, it is becoming inevitable to include existing synthetic images in the unlabeled data for SSL. How this kind of contamination will affect SSL remains unexplored. In this paper, we introduce a new task, Real-Synthetic Hybrid SSL (RS-SSL), to investigate the impact of unlabeled data contaminated by synthetic images for SSL. First, we set up a new RS-SSL benchmark to evaluate current SSL methods and found they struggled to improve by unlabeled synthetic images, sometimes even negatively affected. To this end, we propose RSMatch, a novel SSL method specifically designed to handle the challenges of RS-SSL. RSMatch effectively identifies unlabeled synthetic data and further utilizes them for improvement. Extensive experimental results show that RSMatch can transfer synthetic unlabeled data from `obstacles' to `resources.' The effectiveness is further verified through ablation studies and visualization.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)は、公開画像ソースから低コストで収集可能なラベルなし画像を活用することにより、モデル性能を向上させることができる。 近年, 合成画像は, 生成モデルの急速な進歩により, 公的な画像ソースでますます一般的になっている。 そのため、SSLのラベルなしデータに既存の合成画像を含めることは避けられない。 この種の汚染がSSLにどのように影響するかは、まだ解明されていない。 本稿では,実合成ハイブリッドSSL(Real-Synthetic Hybrid SSL, RS-SSL)を提案する。 まず、現在のSSLメソッドを評価するための新しいRS-SSLベンチマークを設定しました。 そこで本研究では,RS-SSLの課題に対処するための新しいSSL手法であるRSMatchを提案する。 RSMatchは、ラベルのない合成データを効果的に識別し、さらに改善のために利用する。 RSMatchは,<obstacles>から<resources>への合成未ラベルデータ転送が可能であった。 「校合研究・可視化により効果がさらに検証される。」

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