論文の概要: Performance-guided Reinforced Active Learning for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15688v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 06:17:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.514636
• Title: Performance-guided Reinforced Active Learning for Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出のための性能誘導型強化能動学習
• Authors: Zhixuan Liang, Xingyu Zeng, Rui Zhao, Ping Luo,
• Abstract要約: オブジェクト検出のための性能誘導型(mAP誘導型)強化能動学習(MGRAL)を提案する。 MGRALは、期待されるモデル出力変化の概念を情報性として活用する新しいアプローチである。 我々は,PASCAL VOCおよびベンチマークを用いた検出タスクにおけるMGRALの能動的学習性能を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.35622755139208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active learning (AL) strategies aim to train high-performance models with minimal labeling efforts, only selecting the most informative instances for annotation. Current approaches to evaluating data informativeness predominantly focus on the data's distribution or intrinsic information content and do not directly correlate with downstream task performance, such as mean average precision (mAP) in object detection. Thus, we propose Performance-guided (i.e. mAP-guided) Reinforced Active Learning for Object Detection (MGRAL), a novel approach that leverages the concept of expected model output changes as informativeness. To address the combinatorial explosion challenge of batch sample selection and the non-differentiable correlation between model performance and selected batches, MGRAL skillfully employs a reinforcement learning-based sampling agent that optimizes selection using policy gradient with mAP improvement as reward. Moreover, to reduce the computational overhead of mAP estimation with unlabeled samples, MGRAL utilizes an unsupervised way with fast look-up tables, ensuring feasible deployment. We evaluate MGRAL's active learning performance on detection tasks over PASCAL VOC and COCO benchmarks. Our approach demonstrates the highest AL curve with convincing visualizations, establishing a new paradigm in reinforcement learning-driven active object detection.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニング(AL)戦略は、最小限のラベル付け作業で高性能モデルをトレーニングすることを目的としており、アノテーションの最も有益なインスタンスのみを選択する。 データ情報性を評価するための現在のアプローチは、主にデータの分布や本質的な情報内容に焦点を当てており、オブジェクト検出における平均平均精度(mAP)などの下流タスクのパフォーマンスと直接相関しない。 そこで本研究では,期待されるモデル出力変化の概念を情報として活用する新しい手法として,パフォーマンス誘導型(mAP誘導型)強化能動物体検出学習(MGRAL)を提案する。 バッチサンプル選択の組合せ的爆発問題とモデル性能と選択されたバッチとの非微分的相関に対処するため、MGRALは、mAP改善によるポリシー勾配を用いた選択を報酬として最適化する強化学習ベースのサンプリングエージェントを巧みに使用した。 さらに、ラベルなしサンプルによるmAP推定の計算オーバーヘッドを低減するため、MGRALは高速なルックアップテーブルで教師なしの方法を用いて、デプロイの実現を確実にする。 我々は,PASCAL VOCおよびCOCOベンチマークを用いて,検出タスクにおけるMGRALの能動的学習性能を評価する。 提案手法は,高次学習駆動能動物体検出における新たなパラダイムを確立し,可視化によるAL曲線の最高値を示す。

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