Kostnaden för att rita föremål som avgränsar rutor (dvs. Märkning) för miljontals bilder är oöverkomligt hög. Exempelvis kan det ta i genomsnitt 35 sekunder att märka fotgängare i en vanlig stadsbild. Aktivt lärande syftar till att minska kostnaden för märkning genom att välja endast de bilder som är informativa för att förbättra detektionsnätverk noggrannhet. I detta dokument föreslår vi en metod för att utföra aktivt lärande av objektdetektorer baserade på konvolutionella neurala nätverk. Vi föreslår en ny bild-nivå scoring process för att rangordna omärkta bilder för deras automatiska urval, vilket klart överträffar klassiska poäng. Den föreslagna metoden kan tillämpas på videor och uppsättningar stillbilder. I det förra fallet kan reglerna för tidsval komplettera vår poängsättningsprocess. Som relevant användningsfall studerar vi i stor utsträckning hur vår metod fungerar när det gäller att upptäcka fotgängare. Sammantaget visar experimenten att den föreslagna metoden presterar bättre än slumpmässigt urval. 1 Det finns andra sätt att definiera märkningsbudgeten. I den här artikeln använder vi "image-centric" definition för enkelhet.
Mer nyligen, Aghdam et al. REF föreslår en poängsättningsprocess på bildnivå för att rangordna omärkta bilder för deras automatiska val.
Active Learning for Deep Detection Neural Networks
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}