論文の概要: Benchmarking Label Noise in Instance Segmentation: Spatial Noise Matters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10891v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 12:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 11:51:14.588459
• Title: Benchmarking Label Noise in Instance Segmentation: Spatial Noise Matters
• Title（参考訳）: ケースセグメンテーションにおけるラベルノイズのベンチマーク:空間騒音
• Authors: Eden Grad, Moshe Kimhi, Lion Halika, Chaim Baskin,
• Abstract要約: 本研究は,各種モデルによるセグメンテーションマスクの品質について光を当てる。 ラベルノイズによる学習に対処するために設計された一般的な手法の有効性に挑戦する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.53740603524637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Obtaining accurate labels for instance segmentation is particularly challenging due to the complex nature of the task. Each image necessitates multiple annotations, encompassing not only the object's class but also its precise spatial boundaries. These requirements elevate the likelihood of errors and inconsistencies in both manual and automated annotation processes. By simulating different noise conditions, we provide a realistic scenario for assessing the robustness and generalization capabilities of instance segmentation models in different segmentation tasks, introducing COCO-N and Cityscapes-N. We also propose a benchmark for weakly annotation noise, dubbed COCO-WAN, which utilizes foundation models and weak annotations to simulate semi-automated annotation tools and their noisy labels. This study sheds light on the quality of segmentation masks produced by various models and challenges the efficacy of popular methods designed to address learning with label noise.
• Abstract（参考訳）: タスクの複雑な性質のため、インスタンスセグメンテーションの正確なラベルを取得することは特に困難である。 各画像は、オブジェクトのクラスだけでなく、その正確な空間境界を含む複数のアノテーションを必要とする。 これらの要件は、手動および自動化されたアノテーションプロセスのエラーや矛盾の可能性を高める。 異なるノイズ条件をシミュレートすることにより、異なるセグメンテーションタスクにおけるインスタンスセグメンテーションモデルの堅牢性と一般化能力を評価し、COCO-NとCityscapes-Nを導入するための現実的なシナリオを提供する。 また,半自動アノテーションツールとそのノイズラベルをシミュレートするために基礎モデルと弱いアノテーションを利用するCOCO-WANと呼ばれる弱いアノテーションノイズのベンチマークも提案する。 本研究は,様々なモデルにより生成されるセグメンテーションマスクの品質に光を当て,ラベルノイズによる学習に対処するために設計された一般的な手法の有効性に挑戦する。

関連論文リスト

• One-step Noisy Label Mitigation [86.57572253460125]
  ノイズラベルのトレーニング過程に対する有害な影響の軽減がますます重要になっている。 モデルに依存しないノイズラベル緩和パラダイムである1ステップアンチノイズ(OSA)を提案する。 我々はOSAの優位性を実証的に実証し、トレーニングの堅牢性の向上、タスク転送性の向上、デプロイメントの容易性、計算コストの削減を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T18:42:56Z)
• NoisyAG-News: A Benchmark for Addressing Instance-Dependent Noise in Text Classification [7.464154519547575]
  ノイズラベルを用いた学習に関する既存の研究は、主に合成ノイズパターンに焦点を当てている。 実世界のテキスト分類設定においてラベルノイズをよりよく理解するためのベンチマークデータセットを構築した。 以上の結果から,事前学習モデルでは合成ノイズに耐性があるものの,インスタンス依存ノイズには耐え難いことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T06:18:40Z)
• Rethinking the Value of Labels for Instance-Dependent Label Noise Learning [43.481591776038144]
  実世界のアプリケーションにおけるノイズの多いラベルは、しばしば真のラベルと機能の両方に依存します。 本研究では、ノイズ遷移行列を明示的にモデル化しない新しい深層生成モデルを用いて、インスタンス依存ラベルノイズに対処する。 提案アルゴリズムは,カジュアルな表現学習を活用し,データから高レベルのコンテンツとスタイルの潜伏要素を同時に識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T15:29:07Z)
• Learning Confident Classifiers in the Presence of Label Noise [5.829762367794509]
  本稿では,ノイズ観測のための確率論的モデルを提案し,信頼性の高い分類とセグメンテーションモデルの構築を可能にする。 実験により,本アルゴリズムは,検討された分類問題と分割問題に対して,最先端の解よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T04:27:25Z)
• Learning from Noisy Labels with Coarse-to-Fine Sample Credibility Modeling [22.62790706276081]
  ノイズの多いラベルでディープニューラルネットワーク(DNN)を訓練することは事実上難しい。 従来の取り組みでは、統合されたデノナイジングフローで部分データや完全なデータを扱う傾向があります。 本研究では,ノイズの多いデータを分割・分散的に処理するために,CREMAと呼ばれる粗大な頑健な学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T02:06:38Z)
• Centrality and Consistency: Two-Stage Clean Samples Identification for Learning with Instance-Dependent Noisy Labels [87.48541631675889]
  本稿では,2段階のクリーンサンプル識別手法を提案する。 まず,クリーンサンプルの早期同定にクラスレベルの特徴クラスタリング手法を用いる。 次に, 基底真理クラス境界に近い残余のクリーンサンプルについて, 一貫性に基づく新しい分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T04:54:57Z)
• SimT: Handling Open-set Noise for Domain Adaptive Semantic Segmentation [58.61946589036262]
  本稿では,ブラックボックスモデルを用いて,擬似ラベル付きターゲットデータのみにアクセス可能な実用的なドメイン適応(DA)セマンティックセマンティックセマンティクス問題について検討する。 ドメインギャップと2つのドメイン間のラベルシフトのため、擬似ラベル付きターゲットデータには、クローズドセットとオープンセットのラベルノイズが混在している。 DAセマンティックセグメンテーションにおける混合雑音分布をモデル化し、SimTの推定として問題を定式化するための単純なノイズ遷移行列(SimT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T02:48:08Z)
• S3: Supervised Self-supervised Learning under Label Noise [53.02249460567745]
  本稿では,ラベルノイズの存在下での分類の問題に対処する。 提案手法の核心は,サンプルのアノテートラベルと特徴空間内のその近傍のラベルの分布との整合性に依存するサンプル選択機構である。 提案手法は,CIFARCIFAR100とWebVisionやANIMAL-10Nなどの実環境ノイズデータセットの両方で,従来の手法をはるかに上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T15:49:20Z)
• A Realistic Simulation Framework for Learning with Label Noise [17.14439597393087]
  この枠組みは, ラベルノイズの重要な特徴を示す合成ノイズラベルを生成する。 また、ノイズの多いラベルで学習するための既存のアルゴリズムをベンチマークします。 本稿では、アノテータ機能を利用して雑音ラベルの予測と修正を行う新しい手法であるラベル品質モデル(LQM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T18:53:53Z)
• Approximating Instance-Dependent Noise via Instance-Confidence Embedding [87.65718705642819]
  マルチクラス分類におけるラベルノイズは、学習システムの展開にとって大きな障害である。 インスタンス依存ノイズ(IDN)モデルを調査し、IDNの効率的な近似を提案し、インスタンス固有のラベル破損を捕捉する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T02:33:30Z)
• Tackling Instance-Dependent Label Noise via a Universal Probabilistic Model [80.91927573604438]
  本稿では,ノイズラベルをインスタンスに明示的に関連付ける,単純かつ普遍的な確率モデルを提案する。 合成および実世界のラベルノイズを用いたデータセット実験により,提案手法がロバスト性に大きな改善をもたらすことを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T05:43:51Z)

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。