Lärande paradigm som involverar olika nivåer av handledning har fått en hel del intresse inom datorvision och maskininlärning samhällen. Tillsynsinformationen anses vanligtvis komma från en mänsklig handledare - en "lärare" siffra. I detta dokument anser vi att en alternativ källa till tillsyn - en "peer" - dvs. en annan maskin. Vi introducerar kooperativt lärande, där två agenter försöker lära sig samma visuella begrepp, men i potentiellt olika miljöer med hjälp av olika datakällor (sensorer), kommunicerar deras nuvarande kunskap om dessa begrepp till varandra. Med tanke på de skilda datakällorna för båda agenterna är kommunikationssättet mellan de två agenterna inte uppenbart. Vi föreslår användning av visuella attribut -semantiska mellannivå visuella egenskaper som päls, trä, etc. -som kommunikationssätt mellan agenterna. Våra experiment inom tre områden - föremål, scener och djur - visar att vår föreslagna samarbetsbaserade inlärningsmetod förbättrar båda agenternas prestationer jämfört med deras prestationer om de skulle lära sig isolerat. Vårt tillvägagångssätt är särskilt tillämpligt i scenarier där integritet, säkerhet och/eller bandbredd begränsar mängden och typen av information som de två agenterna kan utbyta.
Till exempel Batra et al. REF strävar efter att förbättra agenternas prestanda genom att använda visuella attribut som sitt huvudsakliga kommunikationssätt.
Cooperative Learning with Visual Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}