Detta arbete tar itu med problemet med halvövervakad inlärning av bildklassare. Vår huvudsakliga insikt är att området för halvövervakat lärande kan dra nytta av det snabbt avancerande området för självövervakad visuell representationsinlärning. Enande dessa två tillvägagångssätt, föreslår vi ramen för självövervakade semi-övervakade lärande (S 4 L) och använder den för att härleda två nya semi-övervakade bildklassificeringsmetoder. Vi visar hur effektiva dessa metoder är i jämförelse med både noggrant inställda baslinjer och befintliga halvövervakade inlärningsmetoder. Vi visar sedan att S 4 L och befintliga halvövervakade metoder kan tränas gemensamt, vilket ger ett nytt toppmodernt resultat på halvövervakade ILSVRC-2012 med 10% av etiketterna.
Self-Supervised Semi-Supervised Learning REF (S 4 L) tränar ett nätverk med hjälp av självövervakade metoder på omärkta bilder och traditionell klassificeringsförlust på märkta bilder.
S4L: Self-Supervised Semi-Supervised Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}