Utbildning av konvolutionsnät för semantisk segmentering med stark (per-pixel) och svag (per-bounding-box) övervakning kräver en stor mängd svagt märkta data. Vi föreslår två metoder för att välja ut de mest relevanta uppgifterna med svag tillsyn. Den första metoden är utformad för att hitta visuellt liknande bilder utan behov av etiketter och är baserad på modellering bildrepresentationer med en Gaussian Mixing Model (GMM). Som en biprodukt av GMM-modellering presenterar vi användbara insikter om karakteriseringen av den datagenererande distributionen. Den andra metoden syftar till att hitta bilder med hög objektmångfald och kräver endast de avgränsande box etiketter. Båda metoderna utvecklas i samband med automatisk körning och experiment utförs på Cityscapes och Open Images dataset. Vi visar resultatvinster genom att minska antalet använda svagt märkta bilder upp till 100 gånger för öppna bilder och upp till 20 gånger för Cityscapes.
REF använde en Gaussian Mixing Model (GMM) för att identifiera visuellt liknande bilder med hjälp av en förtränad modell.
Data Selection for training Semantic Segmentation CNNs with cross-dataset weak supervision
{'venue': '2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC)', 'journal': '2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}