論文の概要: Pseudo-Labeling by Multi-Policy Viewfinder Network for Image Cropping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01971v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 06:52:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 12:21:54.771874
• Title: Pseudo-Labeling by Multi-Policy Viewfinder Network for Image Cropping
• Title（参考訳）: 多目的ビューファインダーネットワークによる画像クロッピングのための擬似ラベル作成
• Authors: Zhiyu Pan, Kewei Wang, Yizheng Wu, Liwen Xiao, Jiahao Cui, Zhicheng Wang, Zhiguo Cao,
• Abstract要約: 我々は,ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を併用して,画像収穫モデルのトレーニングデータの規模を拡大する可能性を探る。 このアイデアは、教師モデルによってラベルのないデータのための擬似ラベルを作成し、これらの擬似ラベルで学生モデルを訓練する、擬似ラベル方式で実装することができる。 本稿では,教師からの擬似ラベルの誤りを正すために,多種多様な修正ポリシーを提供する多言語ビューファインダーネットワーク(MPV-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.12798332848528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic image cropping models predict reframing boxes to enhance image aesthetics. Yet, the scarcity of labeled data hinders the progress of this task. To overcome this limitation, we explore the possibility of utilizing both labeled and unlabeled data together to expand the scale of training data for image cropping models. This idea can be implemented in a pseudo-labeling way: producing pseudo labels for unlabeled data by a teacher model and training a student model with these pseudo labels. However, the student may learn from teacher's mistakes. To address this issue, we propose the multi-policy viewfinder network (MPV-Net) that offers diverse refining policies to rectify the mistakes in original pseudo labels from the teacher. The most reliable policy is selected to generate trusted pseudo labels. The reliability of policies is evaluated via the robustness against box jittering. The efficacy of our method can be evaluated by the improvement compared to the supervised baseline which only uses labeled data. Notably, our MPV-Net outperforms off-the-shelf pseudo-labeling methods, yielding the most substantial improvement over the supervised baseline. Furthermore, our approach achieves state-of-the-art results on both the FCDB and FLMS datasets, signifying the superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: 自動画像トリミングモデルは、画像美学を強化するためにリフレーミングボックスを予測する。 しかし、ラベル付きデータの不足は、このタスクの進捗を妨げる。 この制限を克服するために、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を併用して、画像収穫モデルのトレーニングデータの規模を拡大する可能性を検討する。 このアイデアは、教師モデルによってラベルのないデータのための擬似ラベルを作成し、これらの擬似ラベルで学生モデルを訓練する、擬似ラベル方式で実装することができる。 しかし、その生徒は教師の間違いから学ぶことができる。 この問題に対処するため,教師からの擬似ラベルの誤りを正すために,多様な修正ポリシーを提供するマルチ政治ビューファインダーネットワーク(MPV-Net)を提案する。 最も信頼できるポリシーは、信頼できる疑似ラベルを生成するために選択される。 ポリシーの信頼性は、ボックスジッタリングに対する堅牢性を通じて評価される。 本手法の有効性は,ラベル付きデータのみを使用する教師付きベースラインと比較して評価できる。 特に,MPV-Netは市販の擬似ラベル法よりも優れており,教師付きベースラインよりも大幅に改善されている。 さらに,本手法はFCDBとFLMSの両方のデータセットの最先端化を実現し,本手法の優位性を示す。

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