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编程问答

2018年5月5日论文阅读

發(fā)布時(shí)間:2023/11/29 编程问答 43 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 2018年5月5日论文阅读 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

國(guó)外精讀!title(27):We don’t need no bounding-boxes:?Training object class detectors using only human verification(我們不需要任何邊界框:只使用人工驗(yàn)證來(lái)訓(xùn)練對(duì)象類(lèi)別檢測(cè)器)---20170424

這篇文章主要設(shè)計(jì)了一個(gè)框架,輸入是圖片和image-level的類(lèi)標(biāo)簽。目標(biāo)就是:1、訓(xùn)練detector,能夠自動(dòng)predict出比較好的bounding box;2、減小人工標(biāo)注bounding box的工作量。

文章的內(nèi)容和目標(biāo)檢測(cè)有關(guān)。目標(biāo)檢測(cè)兩個(gè)基本的模式包括:1)全監(jiān)督:即需要提供所有物體的bounding box 2) 弱監(jiān)督:只提供圖片級(jí)別的標(biāo)簽,無(wú)bounding box 3) 半監(jiān)督:介于兩者之間。與這些模式不同,本文提出了一種全新的訓(xùn)練detector的方式:

如上圖所示,文章首先生成很多proposal出發(fā),然后從一個(gè)傳統(tǒng)的弱監(jiān)督檢測(cè)算法出發(fā),訓(xùn)練出一個(gè)detector,每次將分?jǐn)?shù)最高的輸出交給標(biāo)注者做驗(yàn)證,然后根據(jù)反饋 1) 重新訓(xùn)練detector 2) 去除掉明顯不可能的proposal。作者在文章中提出了兩種驗(yàn)證的方式:

  • 標(biāo)注者只回答Yes/No,即框是不是框住了一個(gè)特定的物體。

  • 如果回答是No,標(biāo)注者要提供更詳細(xì)的信息:Part, Container, Mixed, Missed,分別對(duì)應(yīng)以下四種情況:

  • 如果采用后者的標(biāo)注方式,則可以根據(jù)這些信息進(jìn)一步篩選proposal,這里文章作者引入了本文最大的一個(gè)限制條件來(lái)達(dá)到這個(gè)目的:限制每張圖每類(lèi)物體只能有一個(gè)bounding box。如果加上這個(gè)條件,例如對(duì)于Part的標(biāo)注,那么我們可以消除掉所有和這個(gè)bounding box不相交的框,從而快速縮小搜索的范圍。

    下面是一個(gè)兩種標(biāo)注方法比較的例子,可以看到額外的信息確實(shí)大幅提高了找到正確框的速度:

    在最后的實(shí)驗(yàn)中,和全監(jiān)督的方法比較,本文的方法以犧牲6%(51%->45%)的代價(jià)將標(biāo)注時(shí)間縮短了6到9倍。不過(guò)由于是在VOC這樣相對(duì)較小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn),我相信如果將數(shù)據(jù)規(guī)模加大,這個(gè)性能差距會(huì)更進(jìn)一步減小。

    綜上所述,本文提供了一個(gè)全新的目標(biāo)檢測(cè)訓(xùn)練方式,將人工驗(yàn)證帶入到整個(gè)訓(xùn)練流程中,通過(guò)active learning的辦法,力求在人工標(biāo)注的速度和準(zhǔn)確性上取得了一個(gè)平衡。除了前面提到的本文的限制,文章使用的active learning的算法也比較初級(jí),這些都制約了算法的最終性能。然而如果從這個(gè)文章拓展出去,我們可以發(fā)現(xiàn)有很多有意思的問(wèn)題有待解決,例如:

  • 對(duì)于類(lèi)別數(shù)目很多的分類(lèi)問(wèn)題,我們?cè)趺锤鼮橛行У剞D(zhuǎn)化為適合人類(lèi)分類(lèi)的二元分類(lèi)問(wèn)題加快數(shù)據(jù)標(biāo)注?我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)這樣二元問(wèn)題可以使每次標(biāo)注得到的信息量最大?

  • 對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題,除了這種判斷Yes/No的方式,是否有更多快速但是可以提供更多信息的標(biāo)注方式?例如是否可以通過(guò)某種快速的點(diǎn)擊提供更多的位置信息從而轉(zhuǎn)化問(wèn)題為一種全新的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的問(wèn)題?

  • 在視頻數(shù)據(jù)上,如何更有效地利用時(shí)序信息進(jìn)行標(biāo)注和訓(xùn)練?

  • 很希望這些問(wèn)題在不久的未來(lái)都會(huì)有圓滿(mǎn)的解決,這些問(wèn)題在這個(gè)數(shù)據(jù)為上的時(shí)代不管從理論還是實(shí)踐上都有很大的意義 :)

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    轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/ariel-dreamland/p/8993683.html

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的2018年5月5日论文阅读的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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