セマンティックセグメンテーションのための自己半教師つきニューラルアーキテクチャ探索【JST・京大機械翻訳】

Pauletto Loiec; Amini Massih-Reza; Winckler Nicolas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218574596114 整理番号：22P0281806

セマンティックセグメンテーションのための自己半教師つきニューラルアーキテクチャ探索【JST・京大機械翻訳】

Self Semi Supervised Neural Architecture Search for Semantic Segmentation

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発行年： 2022年01月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,意味セグメンテーションタスクのための自己監視と半教師つき学習に基づくニューラルアーキテクチャ検索戦略を提案する。本アプローチは,ラベルなし訓練データ上の自己監督学習で発見されたジグザワプレテキストタスクを共同解決することにより,このタスクのための最適化ニューラルネットワーク(NN)モデルを構築し,半教師つき学習によるラベルなしデータの構造を利用する。NNモデルのアーキテクチャの探索は,勾配降下アルゴリズムを使用する動的ルーティングによって実行した。都市景観とPASCAL VOC 2012データセットに関する実験は,発見したニューラルネットワークが,4倍少ない浮遊操作で最先端の手作業NNモデルより効率的であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ

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