Med en bild vill vi lära oss att upptäcka objekt som tillhör vissa objektkategorier. Gemensamma metoder för objektdetektering tränar på stora kommenterade datauppsättningar som är kommenterade i form av avgränsande rutor som innehåller föremålet av intresse. Tidigare verk på objektdetektion modell problemet som ett strukturerat regressionsproblem som rankar rätt avgränsande rutor mer än bakgrundsrutorna. I den här artikeln utvecklar vi algoritmer som aktivt får kommentarer från mänskliga annoterare för en liten uppsättning bilder, istället för alla bilder, vilket minskar anteckningsansträngningen. Mot detta mål gör vi följande bidrag: 1. Vi utvecklar en principbaserad versionsutrymmesbaserad aktiv inlärningsmetod som löser för objektdetektering som ett strukturerat förutsägelseproblem i en svagt övervakad inställning 2. Vi föreslår också två varianter av marginalprovtagningsstrategin 3. Vi analyserar resultaten på standardvärden för objektdetektering som visar att med endast 20% av uppgifterna kan vi få mer än 95% av lokaliseringsnoggrannheten för fullständig övervakning. Våra metoder överträffar slumpmässig provtagning och de klassiska osäkerhetsbaserade aktiva inlärningsalgoritmer som entropi
I REF tolkas objektdetektering som ett strukturerat förutsägelseproblem genom att använda ett versionsutrymme i det s.k. "differentiering av funktioners" utrymme.
Active learning with version spaces for object detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}