Semantic SegmentationのためのActive Learning

Semantic SegmentationのためのActive Learning

最近興味を持っているテーマです． Googlingして目について論文をメモします．完全に個人用です．

Active Learning for Semantic Segmentation

• Cost-Effective REgion-based Active Learning for Semantic Segmentation
  • unlabeled dataに対する推論結果からCost Modelを経由しAnnotationすべき領域を提案する，という流れ．
  • BMVC2018．
• Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework for Biomedical Image Segmentation
  • Bootstrappingを用いて複数のモデルを学習し，モデル間での推論結果を比較して，Pixel-levelのUncertainty & Image-levelのSimilarityを計算．
  • Uncertaintyが高い，かつRepresentativeなImageを追加アノテーションする．
  • MICCAI2017
• Active Learning for Road Segmentation using Convolutional Neural Networks
  • Master Thesisなので品質は？だが，背景含めて丁寧に書かれているのでありがたい．
  • Bayesian SegNetを用いたUncertaintyの予測を元にAL．
  • Cost-Effective ALとDeep Bayesian ALという流派がある(らしい)．
• REINFORCED ACTIVE LEARNING FOR IMAGE SEGMENTATION
  • 強化学習をALに応用(難しそう…)
  • スコアが上がるように強化学習でAnnotationして欲しいエリアを提案
  • ICLR2020

他にも論文はちょこちょこあるのだけれども，Deep Learningがメジャーになる前のものが多い印象．
全体的にはBlue Oceanかも？