論文の概要: ST-ProC: A Graph-Prototypical Framework for Robust Semi-Supervised Travel Mode Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13702v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 18:52:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 18:52:09.688408
• Title: ST-ProC: A Graph-Prototypical Framework for Robust Semi-Supervised Travel Mode Identification
• Title（参考訳）: ST-ProC:ロバスト半スーパービジョントラベルモード識別のためのグラフプロトタイプフレームワーク
• Authors: Luyao Niu, Nuoxian Huang,
• Abstract要約: 本稿では,これらの制約に対処する新しいグラフプロトタイプ多目的SSLフレームワークST-ProCを提案する。 我々のフレームワークは、基礎的なSSLサポートでグラフ-プロトタイプコアをシナジする。 ST-ProCは全てのベースラインを著しく上回り、実世界のスパースラベル設定で有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.377101400971288
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Travel mode identification (TMI) from GPS trajectories is critical for urban intelligence, but is hampered by the high cost of annotation, leading to severe label scarcity. Prevailing semi-supervised learning (SSL) methods are ill-suited for this task, as they suffer from catastrophic confirmation bias and ignore the intrinsic data manifold. We propose ST-ProC, a novel graph-prototypical multi-objective SSL framework to address these limitations. Our framework synergizes a graph-prototypical core with foundational SSL Support. The core exploits the data manifold via graph regularization, prototypical anchoring, and a novel, margin-aware pseudo-labeling strategy to actively reject noise. This core is supported and stabilized by foundational contrastive and teacher-student consistency losses, ensuring high-quality representations and robust optimization. ST-ProC outperforms all baselines by a significant margin, demonstrating its efficacy in real-world sparse-label settings, with a performance boost of 21.5% over state-of-the-art methods like FixMatch.
• Abstract（参考訳）: GPSトラジェクトリーからの旅行モード識別(TMI)は、都市情報にとって重要であるが、高コストのアノテーションによって妨げられ、深刻なラベルの不足につながる。 半教師あり学習法(SSL)は、破滅的な確証バイアスに悩まされ、本質的なデータ多様体を無視するため、この課題に不適である。 本稿では,これらの制約に対処する新しいグラフプロトタイプ多目的SSLフレームワークST-ProCを提案する。 我々のフレームワークは、基礎的なSSLサポートでグラフ-プロトタイプコアをシナジする。 コアは、グラフ正規化、プロトタイプアンカー、およびノイズを積極的に拒否する新しい疑似ラベル戦略を通じて、データ多様体を利用する。 このコアは、基本的なコントラストと教師と学生の一貫性の損失によってサポートされ、安定化され、高品質な表現と堅牢な最適化が保証される。 ST-ProCは全てのベースラインを大幅に上回り、実際のスパースラベル設定での有効性を示し、FixMatchのような最先端の手法よりも21.5%向上した。

関連論文リスト

• Exploring Structural Degradation in Dense Representations for Self-supervised Learning [84.52554180480037]
  自己教師付き学習(SSL)における直感的な現象を観察する。 我々は、この現象を自己教師付きDense Degradation(SDD)と呼び、16の最先端SSLメソッドに一貫した存在を示す。 本稿では,クラス関連尺度と有効次元尺度からなるDense Expression Structure Estimator (DSE)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-20T08:40:16Z)
• Patch-Level Kernel Alignment for Dense Self-Supervised Learning [7.5866326278176075]
  Patch-level Kernel Alignment (PaKA) は、非パラメトリックなカーネルベースのアプローチで、事前学習した視覚エンコーダの高密度表現をポスト(pre)トレーニングで改善する。 本フレームワークは,事前学習モデル上に軽量な後学習段階を施すことにより,高密度表現を改善する。 1つのGPUで14時間追加のトレーニングを行うだけで、この手法は様々な高密度ビジョンベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-06T05:42:32Z)
• Predict, Cluster, Refine: A Joint Embedding Predictive Self-Supervised Framework for Graph Representation Learning [0.0]
  グラフ表現学習は、ノード分類やリンク予測といったタスクの基盤として登場した。 現在の自己教師付き学習(SSL)手法は、計算の非効率性、対照的な目的への依存、表現の崩壊といった課題に直面している。 本稿では,意味情報と構造情報を保存しながら,対照的な目的と負のサンプリングを排除したグラフSSLのための新しい結合埋め込み予測フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-02T07:42:45Z)
• Affinity-Graph-Guided Contractive Learning for Pretext-Free Medical Image Segmentation with Minimal Annotation [55.325956390997]
  本稿では,医用画像セグメンテーションのための親和性グラフ誘導半教師付きコントラスト学習フレームワーク(Semi-AGCL)を提案する。 このフレームワークは、まず、ロバストな初期特徴空間を提供する平均パッチエントロピー駆動のパッチ間サンプリング法を設計する。 完全アノテーションセットの10%に過ぎず, 完全注釈付きベースラインの精度にアプローチし, 限界偏差は2.52%に過ぎなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T10:44:47Z)
• A Channel-ensemble Approach: Unbiased and Low-variance Pseudo-labels is Critical for Semi-supervised Classification [61.473485511491795]
  半教師付き学習(SSL)はコンピュータビジョンにおける実践的な課題である。 Pseudo-label (PL) メソッド、例えば FixMatch や FreeMatch は SSL で State of The Art (SOTA) のパフォーマンスを取得する。 本稿では,複数の下位PLを理論的に保証された非偏りと低分散のPLに集約する,軽量なチャネルベースアンサンブル法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:49:37Z)
• Semi-Supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Pseudo Label Regeneration and BEVMix [59.55173022987071]
  クラス非依存動作予測のための半教師あり学習の可能性について検討する。 我々のフレームワークは一貫性に基づく自己学習パラダイムを採用しており、ラベルのないデータからモデルを学習することができる。 本手法は,弱さと完全教師付き手法に匹敵する性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T09:32:50Z)
• Improving Semi-Supervised Semantic Segmentation with Dual-Level Siamese Structure Network [7.438140196173472]
  画素単位のコントラスト学習のための二重レベルシームス構造ネットワーク(DSSN)を提案する。 弱強監督のための新しいクラス認識型擬似ラベル選択戦略を導入する。 提案手法は,2つのデータセットに対して最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T03:30:28Z)
• Confident Sinkhorn Allocation for Pseudo-Labeling [40.883130133661304]
  半教師付き学習は、ラベル付きデータへの機械学習の依存を減らす重要なツールである。 本稿では,疑似ラベル作成における不確実性の役割を理論的に研究し,CSA(Confident Sinkhorn Allocation)を提案する。 CSAは、信頼度の高いサンプルのみへの最適な輸送を通して、最高の擬似ラベル割り当てを特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T02:16:26Z)

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。