Storskaliga dataset har drivit den snabba utvecklingen av djupa neurala nätverk för visuell igenkänning. Att notera en massiv datauppsättning är dock dyrt och tidskrävande. Webbbilder och deras etiketter är i jämförelse mycket lättare att få tag på, men direkt utbildning på sådana automatiskt tagna bilder kan leda till otillfredsställande prestanda, eftersom de bullriga etiketterna på webbbilder negativt påverkar de lärda igenkänningsmodellerna. För att komma till rätta med denna nackdel föreslår vi en ram för djupt lärande som är strikt övervakad från början till slut och som är robust för märkningsbuller i webbbilder. Den föreslagna ramen bygger på två enhetliga strategier - slumpmässig gruppering och uppmärksamhet - för att effektivt minska de negativa effekterna av bullriga webbbildsanteckningar. Specifikt, slumpmässiga gruppering staplar flera bilder i en enda träningsinstans och ökar därmed märkningen noggrannhet på instansnivå. Uppmärksamhet, å andra sidan, dämpar de bullriga signalerna från både felaktigt märkta bilder och mindre diskriminerande bildregioner. Genom att utföra intensiva experiment på två utmanande datauppsättningar, inklusive en nyinsamlad finkornig datauppsättning med webbbilder av olika bilmodeller, 1, visas tydligt de föreslagna metodernas överlägsna prestanda jämfört med konkurrenskraftiga baslinjer.
Zhuang m.fl. I REF föreslogs två enhetliga strategier, dvs. slumpmässig gruppering och uppmärksamhet, för att minska de negativa effekterna av bullriga kommentarer.
Attend in Groups: A Weakly-Supervised Deep Learning Framework for Learning from Web Data
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}