論文の概要: Acquiring and Accumulating Knowledge from Diverse Datasets for Multi-label Driving Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17101v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 16:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.525077
• Title: Acquiring and Accumulating Knowledge from Diverse Datasets for Multi-label Driving Scene Classification
• Title（参考訳）: 複数ラベル運転シーン分類のための異種データセットからの知識の獲得と蓄積
• Authors: Ke Li, Chenyu Zhang, Yuxin Ding, Xianbiao Hu, Ruwen Qin,
• Abstract要約: 本稿では,知識獲得・蓄積(KAA)と一貫性に基づくアクティブラーニング(CAL)を併用した新しい学習システムを提案する。 ドライビングシーン識別(DSI)データセットのアブレーション調査では、ImageNetで事前トレーニングされたベースラインモデルよりも56.1%のパフォーマンス向上が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.168265998401193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driving scene identification, which assigns multiple non-exclusive class labels to a scene, provides the contextual awareness necessary for enhancing autonomous vehicles' ability to understand, reason about, and interact with the complex driving environment. As a multi-label classification problem, it is better tackled via multitasking learning. However, directly training a multi-label classification model for driving scene identification through multitask learning presents two main challenges: acquiring a balanced, comprehensively annotated multi-label dataset and balancing learning across different tasks. This paper introduces a novel learning system that synergizes knowledge acquisition and accumulation (KAA) with consistency-based active learning (CAL) to address those challenges. KAA acquires and accumulates knowledge about scene identification from various single-label datasets via monotask learning. Subsequently, CAL effectively resolves the knowledge gap caused by the discrepancy between the marginal distributions of individual attributes and their joint distribution. An ablation study on our Driving Scene Identification (DSI) dataset demonstrates a 56.1% performance increase over the baseline model pretrained on ImageNet. Of this, KAA accounts for 31.3% of the gain, and CAL contributes 24.8%. Moreover, KAA-CAL stands out as the best performer when compared to state-of-the-art (SOTA) multi-label models on two public datasets, BDD100K and HSD, achieving this while using 85% less data. The DSI dataset and the implementation code for KAA-CAL are available at https://github.com/KELISBU/KAA-CAL .
• Abstract（参考訳）: 複数の非排他的なクラスラベルをシーンに割り当てる運転シーン識別は、複雑な運転環境を理解し、推論し、相互作用する自動運転車の能力を高めるために必要なコンテキスト認識を提供する。 マルチラベル分類問題として、マルチタスク学習によりよりうまく取り組まれる。 しかし、マルチタスク学習を通じてシーン識別を駆動するためのマルチラベル分類モデルを直接訓練することは、バランスのとれた、包括的な注釈付きマルチラベルデータセットの取得と、異なるタスク間の学習のバランスの2つの大きな課題を提示している。 本稿では,これらの課題に対処するために,知識獲得・蓄積(KAA)と一貫性に基づくアクティブラーニング(CAL)を併用した新しい学習システムを提案する。 KAAは、モノタスク学習を通じて、さまざまなシングルラベルデータセットからシーン識別に関する知識を取得し、蓄積する。 その後、CALは個々の属性の限界分布とそれらの共同分布との相違に起因する知識ギャップを効果的に解決する。 ドライビングシーン識別(DSI)データセットのアブレーション調査では、ImageNetで事前トレーニングされたベースラインモデルよりも56.1%のパフォーマンス向上が示されている。 このうち、KAAが31.3%、CALが24.8%を占めている。 さらに、KAA-CALは、BDD100KとHSDという2つの公開データセット上の最先端(SOTA)マルチラベルモデルと比較して、これを85%少ないデータで達成する上で、最高のパフォーマーである。 DSIデータセットとKAA-CALの実装コードはhttps://github.com/KELISBU/KAA-CALで公開されている。

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