Även om det har skett anmärkningsvärda framsteg i utförandet av visuella igenkänningsalgoritmer, de senaste modellerna tenderar att vara exceptionellt datahungriga. Stora märkta träningsdata, dyra och tråkiga att producera, krävs för att optimera miljontals parametrar i de djupa nätverksmodellerna. De tillgängliga datamängderna släpar efter i tillväxten av modellkapaciteten och blir snabbt föråldrade i fråga om storlek och densitet. För att kringgå denna flaskhals föreslår vi att öka den mänskliga ansträngningen genom ett delvis automatiserat märkningssystem som utnyttjar djupt lärande med människor i slingan. Med början från en stor uppsättning kandidatbilder för varje kategori, vi iterativt prov en delmängd, be folk att märka dem, klassificera de andra med en utbildad modell, dela upp uppsättningen i positiva, negativa och omärkta baserat på klassificering förtroende, och sedan iterera med den omärkta uppsättningen. För att bedöma effektiviteten i detta kaskadförfarande och möjliggöra ytterligare framsteg inom visuell igenkänningsforskning konstruerar vi ett nytt bilddataset, LSUN. Den innehåller cirka en miljon märkta bilder för var och en av 10 scenkategorier och 20 objektkategorier. Vi experimenterar med att utbilda populära konvolutionsnätverk och upptäcker att de uppnår betydande prestandavinster när de tränas på detta dataset.
I REF används en iterativ loop bestående av människor och djupinlärning för att generera en datauppsättning som innehåller cirka en miljon märkta bilder av tio scenkategorier och tjugo objektkategorier.
LSUN: Construction of a Large-scale Image Dataset using Deep Learning with Humans in the Loop
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}