De senaste teknikerna för datorseende är oftast datadrivna, men det är både svårt och dyrt att samla in och manuellt märka en storskalig datauppsättning. Ett lovande alternativ är att använda syntetiserade träningsdata, så att datasetet storlek kan avsevärt förstoras med lite mänskligt arbete. Men, detta väcker ett viktigt problem: med tanke på ett oändligt datautrymme, hur man effektivt prov en ändlig delmängd för att träna en visuell igenkänning modell? I detta dokument presenteras en metod för att på ett effektivt sätt lära av syntetiserade data. Motiveringen är enkel - öka sannolikheten för att se svåra träningsdata. Vi introducerar en modul som heter SampleAhead för att formulera inlärningsprocessen till en onlinekommunikation mellan en klassiator och en sampler, och uppdatera dem iterativt. I varje omgång justerar vi provtagningsfördelningen enligt klassificeringsresultaten och utbildar klassificeringsgivaren med hjälp av data från den uppdaterade distributionen. Experiment utförs genom att introducera syntetiserade bilder från ShapeNet modeller för att hjälpa PASCAL3D+ klassificering. Vårt tillvägagångssätt har högre klassificeringsnoggrannhet, särskilt i scenariot med ett begränsat antal träningsprover. Detta visar hur effektivt det är att utforska det oändliga datautrymmet.
REF föreslog att man skulle öka sannolikheten för provtagning i den undermåliga regionen.
SampleAhead: Online Classifier-Sampler Communication for Learning from Synthesized Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}