Active learning as a paradigm in deep learning is especially important in applications involving intricate perception tasks such as object detection where labels are difficult and expensive to acquire. Development of active learning methods in such fields is highly computationally expensive and time consuming which obstructs the progression of research and leads to a lack of comparability between methods. In this work, we propose and investigate a sandbox setup for rapid development and transparent evaluation of active learning in deep object detection. Our experiments with commonly used configurations of datasets and detection architectures found in the literature show that results obtained in our sandbox environment are representative of results on standard configurations. The total compute time to obtain results and assess the learning behavior can thereby be reduced by factors of up to 14 when comparing with Pascal VOC and up to 32 when comparing with BDD100k. This allows for testing and evaluating data acquisition and labeling strategies in under half a day and contributes to the transparency and development speed in the field of active learning for object detection.


翻译:积极学习是深层学习的范例,在涉及复杂认知任务的应用中尤其重要,例如,在标签难以获取且成本昂贵的物体探测方面,积极学习是特别重要的。在这类领域开发积极学习方法在计算上非常昂贵和耗时,阻碍了研究的进展,导致方法之间缺乏可比性。在这项工作中,我们提议并调查一个沙箱设置,用于快速开发和透明评价深海物体探测中的积极学习。我们用文献中发现的数据集和探测结构的通用配置进行的实验表明,我们的沙箱环境中获得的结果代表了标准配置的结果。在与帕斯卡尔VOC比较时,获得结果和评估学习行为的总计算时间可减少14倍,与BDD100k比较时可减少32倍。这样就可以在半天之内测试和评价数据采集和标签战略,并有助于在积极学习物体探测方面的透明度和发展速度。

0
下载
关闭预览

相关内容

主动学习是机器学习(更普遍的说是人工智能)的一个子领域,在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。 主动学习是“一种学习方法,在这种方法中,学生会主动或体验性地参与学习过程,并且根据学生的参与程度,有不同程度的主动学习。” (Bonwell&Eison 1991)Bonwell&Eison(1991) 指出:“学生除了被动地听课以外,还从事其他活动。” 在高等教育研究协会(ASHE)的一份报告中,作者讨论了各种促进主动学习的方法。他们引用了一些文献,这些文献表明学生不仅要做听,还必须做更多的事情才能学习。他们必须阅读,写作,讨论并参与解决问题。此过程涉及三个学习领域,即知识,技能和态度(KSA)。这种学习行为分类法可以被认为是“学习过程的目标”。特别是,学生必须从事诸如分析,综合和评估之类的高级思维任务。
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月18日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月21日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员