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#263
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
大規模な画像データセットに対してオンラインでアノテーションを行う手法の改良.マルチクラス分類ラベルを収集する際の人間の作業コストを最小限に抑えることができるような効率的な手法を検討．
新規性
半教師あり学習によるアノテーションが抱えている不安定性を問題提起し，その改善策を提案した．従来手法では分類器としてSVMを使用することが多かったが，2層のMLP使用することで遥かに短い時間で同等の性能を出せることを発見．
結果
125000枚の画像とImageNetの100個のラベルを用いて実験を行い，80%のtop-1ラベル精度を達成するために必要なアノテーションを、事前の作業に比べて2.7倍削減．さらに，1画像あたり0.98個のラベルで87.4%のtop-1 accuracyを達成．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/fidler-lab/efficient-annotation-cookbook
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