Autonomous driving systems require huge amounts of data to train. Manual annotation of this data is time-consuming and prohibitively expensive since it involves human resources. Therefore, active learning emerged as an alternative to ease this effort and to make data annotation more manageable. In this paper, we introduce a novel active learning approach for object detection in videos by exploiting temporal coherence. Our active learning criterion is based on the estimated number of errors in terms of false positives and false negatives. The detections obtained by the object detector are used to define the nodes of a graph and tracked forward and backward to temporally link the nodes. Minimizing an energy function defined on this graphical model provides estimates of both false positives and false negatives. Additionally, we introduce a synthetic video dataset, called SYNTHIA-AL, specially designed to evaluate active learning for video object detection in road scenes. Finally, we show that our approach outperforms active learning baselines tested on two datasets.


翻译:自动驱动系统需要大量培训数据。 人工批注这些数据耗时费时费钱,因为涉及人力资源,因此,主动学习是缓解这种努力的替代方法,使数据注释更容易管理。 在本文中,我们采用了一种新的主动学习方法,利用时间的一致性在视频中检测物体。我们的积极学习标准以假正数和假负数的估计误差为基础。物体探测器获得的检测用于界定图表节点,并跟踪到前向后至时间链接节点。 最小化该图形模型定义的能量功能提供了假正数和假负数的估计数。 此外,我们引入了一个合成视频数据集,称为SYNTHIA-AL, 专门设计用于评价在路景中检测视频物体的积极学习。 最后,我们显示,我们的方法比在两个数据集上测试的主动学习基线要强。

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。
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
【Uber AI新论文】持续元学习,Learning to Continually Learn
专知会员服务
35+阅读 · 2020年2月27日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Learning by Abstraction: The Neural State Machine
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月11日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
Learning to Importance Sample in Primary Sample Space
Arxiv
7+阅读 · 2018年6月19日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
【Uber AI新论文】持续元学习,Learning to Continually Learn
专知会员服务
35+阅读 · 2020年2月27日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员