Den stora framgång som djupa modeller har uppnått tidigare beror främst på stora mängder märkta träningsdata. Det är dock både svårt och kostsamt att få fram märkta uppgifter för nya uppgifter utöver befintliga riktmärken. Aktivt lärande kan göra processen för märkning av nya data mer effektiv genom att välja omärkta prover som, när de märks, förväntas förbättra modellen mest. I detta dokument kombinerar vi en ny metod för aktivt lärande för objektdetektering med ett inkrementellt inlärningsprogram (Käding et al., 2016b) för att möjliggöra kontinuerlig undersökning av nya omärkta dataset. Vi föreslår en uppsättning osäkerhetsbaserade aktiva inlärningsmått som lämpar sig för de flesta objektdetektorer. Dessutom presenterar vi en strategi för att utnyttja obalanser i klassen under urvalet. Alla metoder utvärderas systematiskt i ett kontinuerligt prospekteringssammanhang på PASCAL VOC 2012 dataset (Everingham et al., 2010).
Brust m.fl. REF utvärderar en uppsättning osäkerhetsbaserade aktiva inlärningsaggregeringsmått som är lämpliga för de flesta objektdetektorer.
Active Learning for Deep Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}