論文の概要: DyConfidMatch: Dynamic Thresholding and Re-sampling for 3D Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08340v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 05:09:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:16.477078
• Title: DyConfidMatch: Dynamic Thresholding and Re-sampling for 3D Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: DyConfidMatch:3D半教師あり学習のための動的閾値と再サンプリング
• Authors: Zhimin Chen, Bing Li,
• Abstract要約: 半教師付き学習(SSL)はラベル付きで豊富なラベル付きデータを活用するが、データ不均衡の課題に直面することが多い。 本研究では,3次元SSLにおける学習状況の指標としてのクラスレベルの信頼度について検討し,動的しきい値を用いた新しい手法を提案する。 また、適切に表現されたクラスに対するバイアスを緩和し、同値なクラス表現を確保するために再サンプリング戦略も導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.259908158892314
• License:
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) leverages limited labeled and abundant unlabeled data but often faces challenges with data imbalance, especially in 3D contexts. This study investigates class-level confidence as an indicator of learning status in 3D SSL, proposing a novel method that utilizes dynamic thresholding to better use unlabeled data, particularly from underrepresented classes. A re-sampling strategy is also introduced to mitigate bias towards well-represented classes, ensuring equitable class representation. Through extensive experiments in 3D SSL, our method surpasses state-of-the-art counterparts in classification and detection tasks, highlighting its effectiveness in tackling data imbalance. This approach presents a significant advancement in SSL for 3D datasets, providing a robust solution for data imbalance issues.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)はラベル付きで豊富なラベル付きデータを活用するが、特に3Dコンテキストにおいてデータ不均衡に直面することが多い。 本研究では,3次元SSLにおける学習状況の指標としてのクラスレベルの信頼度について検討し,動的しきい値を用いた新しい手法を提案する。 また、適切に表現されたクラスに対するバイアスを緩和し、同値なクラス表現を確保するために再サンプリング戦略も導入されている。 3D SSLの広範な実験を通じて,本手法は分類・検出タスクにおける最先端の手法を超越し,データの不均衡に対処する効果を強調した。 このアプローチは3Dデータセットに対するSSLの大幅な進歩を示し、データの不均衡問題に対する堅牢なソリューションを提供する。

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