論文の概要: Towards Adaptive Pseudo-label Learning for Semi-Supervised Temporal Action Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07673v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 08:36:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 03:58:18.371817
• Title: Towards Adaptive Pseudo-label Learning for Semi-Supervised Temporal Action Localization
• Title（参考訳）: 半監督的時間的行動定位のための適応的擬似ラベル学習に向けて
• Authors: Feixiang Zhou, Bryan Williams, Hossein Rahmani,
• Abstract要約: 既存の手法はしばしば厳密な条件に基づいて擬似ラベルをフィルタリングし、最適でない擬似ラベルのランク付けと選択につながる。 擬似ラベル選択を容易にするための適応擬似ラベル学習フレームワークを提案する。 本手法は,各種半教師付き環境下での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.233225586034665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alleviating noisy pseudo labels remains a key challenge in Semi-Supervised Temporal Action Localization (SS-TAL). Existing methods often filter pseudo labels based on strict conditions, but they typically assess classification and localization quality separately, leading to suboptimal pseudo-label ranking and selection. In particular, there might be inaccurate pseudo labels within selected positives, alongside reliable counterparts erroneously assigned to negatives. To tackle these problems, we propose a novel Adaptive Pseudo-label Learning (APL) framework to facilitate better pseudo-label selection. Specifically, to improve the ranking quality, Adaptive Label Quality Assessment (ALQA) is proposed to jointly learn classification confidence and localization reliability, followed by dynamically selecting pseudo labels based on the joint score. Additionally, we propose an Instance-level Consistency Discriminator (ICD) for eliminating ambiguous positives and mining potential positives simultaneously based on inter-instance intrinsic consistency, thereby leading to a more precise selection. We further introduce a general unsupervised Action-aware Contrastive Pre-training (ACP) to enhance the discrimination both within actions and between actions and backgrounds, which benefits SS-TAL. Extensive experiments on THUMOS14 and ActivityNet v1.3 demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance under various semi-supervised settings.
• Abstract（参考訳）: ノイズを緩和する擬似ラベルは、セミスーパーバイズド・テンポラル・アクション・ローカライゼーション(SS-TAL)において重要な課題である。 既存の手法はしばしば厳密な条件に基づいて擬似ラベルをフィルタリングするが、典型的には分類とローカライゼーションの質を別々に評価し、最適でない擬似ラベルのランク付けと選択に繋がる。 特に、選択された正のラベルの中に不正確な擬似ラベルがあり、信頼されたラベルは誤って負のラベルに割り当てられる。 これらの問題に対処するため, 擬似ラベル選択を容易にするために, 適応型擬似ラベル学習(APL)フレームワークを提案する。 具体的には、ランキング品質を改善するために、分類信頼性と局所化信頼性を協調的に学習し、次いで、共同スコアに基づいて擬似ラベルを動的に選択する適応ラベル品質評価(ALQA)を提案する。 さらに、インスタンスレベルの一貫性判別器(ICD)を提案し、不明瞭な正と潜在的な正を同時に除去し、インスタンス間固有の一貫性に基づいて、より正確な選択をもたらす。 さらに,行動と背景の区別を高めるために,一般教師なしの行動対応コントラスト事前訓練(ACP)を導入し,SS-TALの恩恵を受ける。 THUMOS14とActivityNet v1.3の広範囲な実験により,様々な半教師付き環境下での最先端性能が実証された。

関連論文リスト

• Class-Distribution-Aware Pseudo Labeling for Semi-Supervised Multi-Label Learning [97.88458953075205]
  Pseudo-labelingは、ラベルなしデータを利用するための人気で効果的なアプローチとして登場した。 本稿では,クラスアウェアの擬似ラベル処理を行うCAP(Class-Aware Pseudo-Labeling)という新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T12:52:18Z)
• Ambiguity-Resistant Semi-Supervised Learning for Dense Object Detection [98.66771688028426]
  本研究では,一段階検出器のためのAmbiguity-Resistant Semi-supervised Learning (ARSL)を提案する。 擬似ラベルの分類とローカライズ品質を定量化するために,JCE(Joint-Confidence Estimation)を提案する。 ARSLは、曖昧さを効果的に軽減し、MS COCOおよびPASCALVOC上で最先端のSSOD性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T07:46:58Z)
• Exploiting Completeness and Uncertainty of Pseudo Labels for Weakly Supervised Video Anomaly Detection [149.23913018423022]
  弱教師付きビデオ異常検出は、ビデオレベルのラベルのみを用いて、ビデオ内の異常事象を特定することを目的としている。 2段階の自己学習法は擬似ラベルの自己生成によって著しく改善されている。 本稿では,自己学習のための完全性と不確実性を利用した強化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T05:53:53Z)
• Rethinking Pseudo Labels for Semi-Supervised Object Detection [84.697097472401]
  物体検出に適した確実な擬似ラベルを導入する。 我々は,クラス不均衡問題を緩和するために,各カテゴリの擬似ラベルと再重み付き損失関数を生成するために使用する閾値を動的に調整する。 提案手法では,COCOのラベル付きデータのみを用いて,教師付きベースラインを最大10%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T01:32:03Z)
• Selective Pseudo-Labeling with Reinforcement Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation [116.48885692054724]
  半教師付きドメイン適応のための強化学習に基づく選択擬似ラベル法を提案する。 高精度かつ代表的な擬似ラベルインスタンスを選択するための深層Q-ラーニングモデルを開発する。 提案手法は, SSDAのベンチマークデータセットを用いて評価し, 全ての比較手法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T03:37:38Z)
• Joint Visual and Temporal Consistency for Unsupervised Domain Adaptive Person Re-Identification [64.37745443119942]
  本稿では,局所的なワンホット分類とグローバルなマルチクラス分類を組み合わせることで,視覚的・時間的整合性を両立させる。 3つの大規模ReIDデータセットの実験結果は、教師なしと教師なしの両方のドメイン適応型ReIDタスクにおいて提案手法の優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T14:31:27Z)

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。