論文の概要: Avoid Wasted Annotation Costs in Open-set Active Learning with Pre-trained Vision-Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04917v2
• Date: Sun, 13 Apr 2025 07:31:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 13:16:58.167399
• Title: Avoid Wasted Annotation Costs in Open-set Active Learning with Pre-trained Vision-Language Model
• Title（参考訳）: 事前学習型視覚言語モデルを用いたオープンセット能動学習における無駄なアノテーションコスト回避
• Authors: Jaehyuk Heo, Pilsung Kang,
• Abstract要約: アクティブラーニング(AL)は、高情報データを選択的に収集することでモデル性能を向上させることを目的としている。 実践的なシナリオでは、ラベルのないデータには、トレーニングに使用されていない配布外サンプル(OOD)が含まれる可能性がある。 我々は,OOD サンプルへの依存を低減しつつ,コストロスを最小限に抑える新しいクエリ戦略 VLPure-AL を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.647905567437244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Active learning (AL) aims to enhance model performance by selectively collecting highly informative data, thereby minimizing annotation costs. However, in practical scenarios, unlabeled data may contain out-of-distribution (OOD) samples, which are not used for training, leading to wasted annotation costs if data is incorrectly selected. Therefore, to make active learning feasible in real-world applications, it is crucial to consider not only the informativeness of unlabeled samples but also their purity to determine whether they belong to the in-distribution (ID). Recent studies have applied AL under these assumptions, but challenges remain due to the trade-off between informativeness and purity, as well as the heavy dependence on OOD samples. These issues lead to the collection of OOD samples, resulting in a significant waste of annotation costs. To address these challenges, we propose a novel query strategy, VLPure-AL, which minimizes cost losses while reducing dependence on OOD samples. VLPure-AL sequentially evaluates the purity and informativeness of data. First, it utilizes a pre-trained vision-language model to detect and exclude OOD data with high accuracy by leveraging linguistic and visual information of ID data. Second, it selects highly informative data from the remaining ID data, and then the selected samples are annotated by human experts. Experimental results on datasets with various open-set conditions demonstrate that VLPure-AL achieves the lowest cost loss and highest performance across all scenarios. Code is available at https://github.com/DSBA-Lab/OpenAL.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニング(AL)は、高情報データを選択的に収集し、アノテーションコストを最小化することで、モデル性能を向上させることを目的としている。 しかし、実際のシナリオでは、ラベル付けされていないデータには、トレーニングに使われていないアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルが含まれている可能性があるため、データが誤って選択された場合、アノテーションの無駄なコストが発生する。 したがって, 実世界の応用において活発な学習を実現するためには, 未ラベル標本の知能度だけでなく, その純度も考慮し, イン・ディストリビューション(ID)に属するかどうかを判断することが重要である。 最近の研究はALをこれらの仮定で適用しているが、情報化と純度とのトレードオフやOODサンプルへの強い依存による課題が残っている。 これらの問題はOODサンプルの収集につながります。 これらの課題に対処するため,OOD サンプルへの依存を低減しつつコスト損失を最小限に抑える新しいクエリ戦略 VLPure-AL を提案する。 VLPure-ALはデータの純度と情報度を順次評価する。 まず,事前学習した視覚言語モデルを用いて,IDデータの言語的・視覚的情報を活用することにより,OODデータを高精度に検出・排除する。 第二に、残りのIDデータから高度に情報的データを抽出し、選択したサンプルを人間の専門家によって注釈付けする。 様々なオープンセット条件のデータセットに対する実験結果は、VLPure-ALがすべてのシナリオで最小のコスト損失と最高パフォーマンスを達成することを示した。 コードはhttps://github.com/DSBA-Lab/OpenAL.comで入手できる。

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