crowdsourcing platforms are often used to collect datasets for training
machine learning models, despite higher levels of inaccurate labeling compared
to expert labeling. There are two common strategies to manage the impact of
such noise. The first involves aggregating redundant annota
本文介绍了一种使用大型包含嘈杂注释图像和少量清洁注释图像联合进行学习的方法，它由一个多任务网络组成，可以在清洁注释的帮助下减少大型数据集中的噪音，并在清洁数据集和带有降噪的完整数据集上进行微调学习，其结果比直接微调方法在 Open Image 数据集中的所有主要类别中均表现优异，特别适用于具有 20-80％注释噪音的大量类别。