Abstract Aktivt lärande och crowdsourcing är lovande sätt att effektivt bygga upp utbildningsset för objektigenkänning, men hittills har tekniker testats i artificiellt kontrollerade miljöer. Vanligtvis har visionsforskaren redan fastställt datasetets omfattning, etiketterna "aktivt" som erhållits är i själva verket redan kända, och/eller den crowd-sourced insamlingsprocessen är iterativt finjusterad. Vi presenterar en strategi för levande lärande av objekt detektorer, där systemet autonomt förfinar sina modeller genom att aktivt begära crowd-sourced anteckningar på bilder som kröp från webben. För att ta itu med de tekniska frågor som ett sådant storskaligt system innebär, introducerar vi en ny delbaserad detektor som kan användas för linjära klassificeringar, och visar hur man identifierar sina mest osäkra fall i underlinjär tid med en hashbaserad lösning. Vi demonstrerar tillvägagångssättet med experiment av aldrig tidigare skådad skala och autonomi, och visar det framgångsrikt förbättrar state-of-the-art för de mest utmanande objekten i PASCAL VOC-riktmärket. Dessutom visar vi att vår detektor konkurrerar väl med populära ickelinjära klassiatorer som är mycket dyrare att träna.
I REF föreslår författarna ett system som lär sig objektdetektorer på flykt, genom att förfina sina modeller via crowd-sourced anteckningar av webbbilder.
Large-Scale Live Active Learning: Training Object Detectors with Crawled Data and Crowds
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}