論文の概要: Suppressing Uncertainty in Gaze Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12890v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 13:17:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:00:19.201548
• Title: Suppressing Uncertainty in Gaze Estimation
• Title（参考訳）: 視線推定における不確かさの抑制
• Authors: Shijing Wang, Yaping Huang,
• Abstract要約: 視線推定の不確かさは, 咬合, ぼかし, 不一致眼球運動, あるいは非顔像の2つの側面に現れる。 本稿では,この不確かさを推定・低減するために,新しい三重ラベル整合性測定法(Suppressing Uncertainty in Gaze Estimation,SUGE)を提案する。 視線推定ベンチマークによる実験結果から,提案したSUGEが最先端の性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.234645886036066
• License:
• Abstract: Uncertainty in gaze estimation manifests in two aspects: 1) low-quality images caused by occlusion, blurriness, inconsistent eye movements, or even non-face images; 2) incorrect labels resulting from the misalignment between the labeled and actual gaze points during the annotation process. Allowing these uncertainties to participate in training hinders the improvement of gaze estimation. To tackle these challenges, in this paper, we propose an effective solution, named Suppressing Uncertainty in Gaze Estimation (SUGE), which introduces a novel triplet-label consistency measurement to estimate and reduce the uncertainties. Specifically, for each training sample, we propose to estimate a novel ``neighboring label'' calculated by a linearly weighted projection from the neighbors to capture the similarity relationship between image features and their corresponding labels, which can be incorporated with the predicted pseudo label and ground-truth label for uncertainty estimation. By modeling such triplet-label consistency, we can measure the qualities of both images and labels, and further largely reduce the negative effects of unqualified images and wrong labels through our designed sample weighting and label correction strategies. Experimental results on the gaze estimation benchmarks indicate that our proposed SUGE achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 視線推定の不確かさの2つの側面 1)隠蔽,ぼかし,不一致眼球運動又は非顔画像による低画質画像 2) アノテーション処理中にラベル付きと実際の視線点のずれから生じる誤ラベル。 これらの不確実性をトレーニングに参加させることは、視線推定の改善を妨げる。 本稿では,これらの課題に対処するために,新たな三重ラベル整合性測定を導入し,不確かさを推定・低減する,Suppressing Uncertainty in Gaze Estimation (SUGE) という効果的な解を提案する。 具体的には,各トレーニングサンプルに対して,画像特徴と対応するラベルとの類似性関係を抽出するため,近傍からの線形重み付き投影によって計算された新しい「隣ラベル」を推定し,予測された擬似ラベルと接地木ラベルとを組み込んで不確実性評価を行う。 このような3重ラベルの整合性をモデル化することにより、画像とラベルの両品質を測定し、また、設計したサンプル重み付けとラベル補正戦略により、不等化画像と誤ラベルの負の効果を大幅に低減することができる。 視線推定ベンチマークによる実験結果から,提案したSUGEが最先端の性能を達成できることが示唆された。

関連論文リスト

• Perceptual Quality-based Model Training under Annotator Label Uncertainty [15.015925663078377]
  アノテーションは、アノテータラベルの不確実性と呼ばれるデータラベリング中に不一致を示す。 モデル学習のための複数のラベルを客観的に生成する新しい知覚品質ベースモデルトレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T10:52:18Z)
• Modeling the Uncertainty with Maximum Discrepant Students for Semi-supervised 2D Pose Estimation [57.17120203327993]
  半教師付きポーズ推定タスクにおける擬似ラベルの品質を推定する枠組みを提案する。 提案手法は,3つのデータセットに対する半教師付きポーズ推定の性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T08:11:06Z)
• SoftMatch: Addressing the Quantity-Quality Trade-off in Semi-supervised Learning [101.86916775218403]
  本稿では, サンプル重み付けを統一した定式化により, 一般的な擬似ラベル法を再検討する。 トレーニング中の擬似ラベルの量と質を両立させることでトレードオフを克服するSoftMatchを提案する。 実験では、画像、テキスト、不均衡な分類など、さまざまなベンチマークで大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T03:53:25Z)
• Uncertain Facial Expression Recognition via Multi-task Assisted Correction [43.02119884581332]
  MTACと呼ばれる不確実な表情認識に対処するためのマルチタスク支援補正法を提案する。 具体的には、信頼度推定ブロックと重み付け正則化モジュールを用いて、固体試料をハイライトし、バッチ毎に不確かさサンプルを抑圧する。 RAF-DB、AffectNet、AffWild2データセットの実験は、MTACが合成および実際の不確実性に直面した際のベースラインよりも大幅に改善されていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T10:28:08Z)
• 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)
• Incorporating Semi-Supervised and Positive-Unlabeled Learning for Boosting Full Reference Image Quality Assessment [73.61888777504377]
  フル参照(FR)画像品質評価(IQA)は、その知覚的差異をプリズム品質基準で測定することにより、歪み画像の視覚的品質を評価する。 ラベルなしデータは、画像劣化または復元プロセスから容易に収集することができ、ラベルなしのトレーニングデータを利用してFR-IQA性能を高めることを奨励する。 本稿では, 半教師付き, 正の未ラベル学習(PU)を用いて, ラベルなしデータを活用し, オフレーヤの悪影響を軽減することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T09:10:06Z)
• Uncertainty-Aware Semi-Supervised Few Shot Segmentation [9.098329723771116]
  少ないショットセグメンテーション(FSS)は、いくつかのアノテーション付きサポートサンプルを使用して、クエリ画像中の対象オブジェクトのピクセルレベルの分類を学習することを目的としている。 これは、ターゲットオブジェクトの外観のバリエーションをモデル化し、クエリとサポートイメージの間の多様な視覚的手がかりを限られた情報で表現する必要があるため、難しい。 本研究では,不確実性のあるラベル付き画像から新たなプロトタイプを活用できる半教師付きFSS戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T00:37:46Z)
• Label Noise in Adversarial Training: A Novel Perspective to Study Robust Overfitting [45.58217741522973]
  逆行訓練においてラベルノイズが存在することを示す。 このようなラベルノイズは、正反対例の真のラベル分布とクリーン例から受け継いだラベルとのミスマッチに起因する。 本稿では,ラベルノイズと頑健なオーバーフィッティングに対処するため,ラベルの自動校正手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T01:15:06Z)
• Exploiting Sample Uncertainty for Domain Adaptive Person Re-Identification [137.9939571408506]
  各サンプルに割り当てられた擬似ラベルの信頼性を推定・活用し,ノイズラベルの影響を緩和する。 不確実性に基づく最適化は大幅な改善をもたらし、ベンチマークデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T04:09:04Z)
• MatchGAN: A Self-Supervised Semi-Supervised Conditional Generative Adversarial Network [51.84251358009803]
  本稿では,条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)に対する,半教師付き環境下での自己教師型学習手法を提案する。 利用可能な数少ないラベル付きサンプルのラベル空間から無作為なラベルをサンプリングして拡張を行う。 本手法は,ベースラインのトレーニングに使用したラベル付きサンプルの20%に過ぎません。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:14:55Z)

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。