SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習 6月11日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場(vimeo + slido) 登壇者:片岡 裕雄 氏(産業技術総合研究所) 概要:高品質な教師ラベルを含む大規模画像データセットを学習に用いた場合は成功がほぼ確約されていると言っても差し支えないが、ラベル付けのコストは計り知れない。本発表では、SNS からの画像データ収集や弱教師によるラベル付けを含め、最小限の手間で大規模データセットを構築する方法を紹介する。800万超の人物ラベルを含む大規模データセットを人物検出のための事前学習に用いた場合、ベースラインである教師ありの事前学習手法を凌駕する検出率を実現した。
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