本研究结合活性学习和增量学习的方法,提出一种基于不确定度的适用于大多数对象检测器的主动学习度量标准,并探讨在样本选择过程中如何解决类别不平衡问题,通过系统评估在 PASCAL VOC 2012 数据集上,实现对新未标注数据集的持续探索。
Sep, 2018
提出了一种新的无关模型且无需迭代过程的主动学习方法,利用自监督学习的特征表示来进行数据注释以提高深度学习模型的泛化性能。
Jan, 2024
该论文提出了一种基于卷积神经网络的主动学习目标检测方法,使用新的图像级评分过程对未标记图像进行排序以进行自动选择,并针对不同情境(如视频或静态图像集)提出适应技巧,在行人检测任务中经过广泛研究,我们在实验中表明所提出的方法比随机选择表现更好。
Nov, 2019
减少标注数量并保持算法性能,通过主动学习算法在活动数据集中进行标签审核,可以提高模型性能,尤其在与不确定性查询策略相结合时。
Sep, 2023
本研究描述了一个可扩展的主动学习系统,旨在改善在自动驾驶中监督学习的数据效率,主要围绕深度神经网络、有监督学习、主动学习、自动驾驶和数据效率展开,同时探讨了一些挑战及其解决方法,并简要描述了未来发展方向。
Apr, 2020
该研究旨在评估目前基于最新学习方法下的图像分类的主动学习策略的有效性,并且在更实际的情况下验证了选择语义分割的方法,其提出了一种更合适的评估协议。
Dec, 2019
本文提出了一种基于混合密度网络的深度主动学习方法,该方法通过对定位和分类器的输出估计概率分布并明确估计模型的不确定性,使用一种特殊得分函数将这两种不确定性聚合在一起以获取每个图像的信息量分数,通过 PASCAL VOC 和 MS-COCO 数据集的实验证明了该方法在物体检测方面的有效性,性能优于单模型和多模型方法,而计算成本仅为之前方法的一小部分。
Mar, 2021
本文提出一种贝叶斯生成主动深度学习方法,将主动学习与数据增强相结合,通过在 MNIST、CIFAR-10/100 和 SVHN 数据集上进行训练和分类实验证明,此方法具有更高效的训练和更好的分类结果。
Apr, 2019
本论文研究了在深度神经网络模型中的主动学习,适用于诸如检测局部地表变化和地图更新等一些遥感任务,并使用各种机制捕捉和量化模型的不确定性,以选择有信息量的未标记样本进行注释,通过少量样本的标记就达到与大型训练集相同的性能的效果。
Aug, 2020
本研究提出了一种结合有监督的条件生成对抗网络和主动学习的新模型,以更小的代价获得数据的标记,且生成的样本能有效地提高流行的图像分类任务中的分类性能。
Jun, 2019