#221
summarized by : Anonymous
When Active Learning Meets Implicit Semantic Data Augmentation
Zhuangzhuang Chen; Jin Zhang; Pan Wang; Jie Chen; Jianqiang Li

どんな論文か？

Optical Flowタスクにおいて，アノテーションコストを削減するために半教師あり学習を導入．アノテーションコストと精度のトレードオフを減らすために，教師ありデータの選択にALを組み込み，更にアノテーションコストを削減できる手法を提案．
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新規性

Optical FlowタスクにおいてALを使用した初めての論文．クラス分類などで広く用いられるAL手法はsoftmax確率を用いており，Optical Flowに利用できないため，不確実性としてPhotometric loss，occlusion ratio，flow grad normの3つのメトリックでそれぞれALを行う．

結果

FlyingChairs，FlyingThings3D，Sintel，KITTIで精度比較(なぜか検証データで比較)．Sintelにおいては，全体の20%にアノテーションした場合がフルデータの精度に勝っており，80%のアノテーションコスト削減を達成．

その他（なぜ通ったか？等）

https://github.com/duke-vision/optical-flow-active-learning-release

このページで利用されている画像は論文から引用しています．