الأنفس جي عمود جديد

المؤلف: جامعة جياوتونغ فى شانغهاى مستقبل شبكة الاعلام مركز الابتكار التعاوني

[استعراض فاز جي الجديدة تدريب نموذج الكشف عالية الدقة يتطلب الكثير من علامات بيانات الصورة غرامة، والتكلفة العالية. تقدم هذه الورقة إطارا ضعف الرقابة والتعلم التعاوني، وذلك باستخدام فقط صورة تقريبية للنموذج التدريب الكشف عن وجوه التسمية، تظهر نتائج الاختبار الذي الدقة المواقع ومعدل اكتشاف دقيقة كانت أفضل بكثير من معظم أساليب متقدمة.

كشف الهدف هو المشكلة الأساسية للرؤية الجهاز، ويستخدم على نطاق واسع في المراقبة عن طريق الفيديو، ومشاهد أخرى من دون طيار. مع صعود التعلم العميق، في السنوات الأخيرة ظهور عدد كبير من ممتاز نموذج الكشف عن الهدف. ومع ذلك، وتدريب دقة عالية من نموذج كشف يتطلب كمية كبيرة من بيانات الصورة في شكل مربع غرامة إحاطة من وصفها بأنها أشرف نموذج الظروف، وأنها تأخذ الكثير من القوى البشرية والموارد.

وفي الوقت نفسه، يمكننا بسهولة الحصول على كتلة من الصور ملحوظ الخام من الإنترنت، مثل استخدام التسمية فليكر. لذلك، دراسة الكيفية ضعف حالة الرقابة التي لا توفر سوى الخام فئة الصورة العلامات، طراز كائن التدريب الكشف له أهمية كبيرة . استكشاف بعض العلماء على أساس التعلم متعدد المثال لتعلم بناء نموذج الهدف كشف في ظل ظروف ضعف الرقابة، ولكن دقة هذا النموذج هو لا يزال بعيدا عن أن تكون مرضية.

ورقة: التعلم التعاوني للكشف عن كائن ضعيف أشرف

أوراق تحتوي على وصلة: الشبكي: //arxiv.org/abs/1802.03531

هذا ويعرض الورقة إطار الرقابة ضعيفة للتعلم التعاوني (WSCL) من أشرف ضعيف شبكة التعلم والاتصال بالشبكة قوي يصبح التعلم تحت إشراف الشبكة العامة مع خسارة المتوقعة للاتساق من نتائج قيود مماثلة الرقابة القوية والضعيفة شبكة التعلم تحت إشراف، وضعف الرقابة من قبل شبكة التعلم بين أشرف قوية تقاسمت ميزة جزئية ضمان اتساق الشبكتين على مستوى التصور، من أجل تحقيق الإشراف القوي والضعيف من شبكة التعلم تحت إشراف تعزيز تآزر التعلم . ضعف إشراف تعاوني هيكل الإطار التعلم كما هو مبين أدناه:

ضعف الرقابة وإطار التعلم التعاوني (الكشف عن الهدف كمثال)

واستنادا إلى ضعف الرقابة أعلاه وإطار التعلم التعاوني، تصميم ورقة نهاية ضعيفة كشف التعاوني شبكة إشراف (WSCDN) ضعف الرقابة وقوية وحدة الكشف الرقابة تستخدم الأكثر تميزا WSDDN و RCNN هيكل الشبكة. هيكل الشبكة كما هو مبين في الشكل.

ضعف الرقابة والتعلم التعاوني الكشف عن نموذج الهدف

في كل تكرار التعلم، كامل شبكة الكشف عن الهدف فقط التسمية من الدرجة صورة كما ضعف الرقابة و الأمثل الموازي الإشراف القوي والضعيف والإشراف من قبل التنبؤ اكتشاف فقدان الهوية الشبكة .

FIG WSCDN هو ضعف الرقابة شدة التدريب منحنى والإشراف على دقة الكشف عن الشبكة.

كما يمكن أن يرى، في المراحل الأولى من التدريب، وضعف الرقابة والتفتيش الشبكة مع دقة عالية للإشراف قوي وشبكة التفتيش. مع الجولة الثانية من زيادة في التدريب المشترك، سواء معدلات دقيقة ترتفع تدريجيا، لكن الرقابة قوي وشبكة كشف ترقية أسرع، وسرعان ما وراء ضعف الرقابة والتفتيش الشبكة. في جميع مراحل عملية التدريب، ونوعين من شبكة كشف تتعاون مع بعضها البعض لتحقيق شيوعا تحسين النتائج.

قارنا آثار ضعف الرقابة والكشف عن التآزر الشبكة مع ضعف أساليب الرقابة والكشف الأخرى ذات الصلة في باسكال VOC 2007 صور اختبار (انظر أدناه). حيث، IW ضعف الإشراف واختبار نموذج التدريب الفردي تم الحصول عليها، CSS قوي التدريب التكراري إشراف مستقل نموذج الكشف تم الحصول عليها، CLW CLS هي الإشراف القوي والضعيف والإشراف على شبكة الكشف التي حصلت عليها الكشف عن ضعف شبكة تعاونية الإشراف. كما يمكن أن يرى، لدينا قوي الإشراف وشبكة كشف كشف متفوقة على غيرها من الشبكات، يمكن أن يكون الأداء أكثر شمولا وأكثر إطار اتفاق المحيطة التوقعات.

اختبرنا باستخدام PASCAL VOC 2007 و PASCAL VOC 2012 مجموعة البيانات. وأظهرت النتائج أن، ودقة تحديد المواقع للكشف عن ضعف شبكات الإشراف والتعاونية وكذلك معدل دقة الكشف كان أفضل بكثير من معظم سيلة متقدمة .

الكشف عن التآزر ضعف إشراف شبكة مع غيرها من أساليب الكشف عن معظم المتقدمة الدقة مقارنة (AP) () في البيانات اختبار تحديد VOC باسكال 2007

ضعف الرقابة وبالتعاون مع شبكة الكشف أخرى أكثر وسيلة متقدمة لتحديد المواقع مقارنة دقة (CorLoc) () على VOC باسكال 2007 مجموعة trainval

الكشف عن التآزر ضعف إشراف شبكة مع غيرها من أساليب الكشف عن معظم المتقدمة الدقة مقارنة (AP) () في البيانات اختبار تحديد VOC باسكال 2012

ضعف الرقابة وبالتعاون مع شبكة الكشف أخرى أكثر وسيلة متقدمة لدقة تحديد المواقع على VOC باسكال 2012 مجموعة trainval (CorLoc) ()