An overview of semi supervised learning, weakly-supervised learning, unsupervised learning, and active learning.
Focused on recent deep learning-based image recognition approaches.
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
NIPS KANSAI Reading Group #7: 逆強化学習の行動解析への応用Eiji Uchibe
Can AI predict animal movements? Filling gaps in animal trajectories using inverse reinforcement learning, Ecosphere,
Modeling sensory-motor decisions in natural behavior, PLoS Comp. Biol.
深層学習以降のAI研究の流れの中で、特に、基盤モデルにおけるchain of thought promptingやfactual groundingに焦点を当て、基盤モデルが論理的推論などの意識レベルの処理を学習したと言えるかについて考察する。
時間が許せば、深層学習によるpostdictionの可能性等についても論じる。
Similar to Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning (20)
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料です
https://kantocv.connpass.com/event/216701/
You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明しています
DeNA AIシステム部内の輪講で発表した資料です。Deep fakesの種類やその検出法の紹介です。
主に下記の論文の紹介
S. Agarwal, et al., "Protecting World Leaders Against Deep Fakes," in Proc. of CVPR Workshop on Media Forensics, 2019.
A. Rossler, et al., "FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images," in Proc. of ICCV, 2019.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
3. 色々な定義
3
O. Chapelle, B. Schlkopf, and A. Zien, "Semi-Supervised Learning," in The MIT Press, 2010.
http://www.acad.bg/ebook/ml/MITPress-%20SemiSupervised%20Learning.pdf
4. 色々な定義
4
X. Zhu, "Semi-supervised learning literature survey," in Tech. rep. 1530, University of Wisconsin-Madison,
2005.
Pseudo label
12. Semi-supervised learning
• 予測対象そのものが教師として付加されたデータと、全く
教師が付加されていないデータで学習
• X. Zhu, "Semi-supervised learning literature survey,"
in Tech. rep. 1530, University of Wisconsin-Madison,
2005.
https://minds.wisconsin.edu/bitstream/handle/1793/60444/TR1530.pdf
• O. Chapelle, B. Schlkopf, and A. Zien, "Semi-Supervised
Learning," in The MIT Press, 2010.
http://www.acad.bg/ebook/ml/MITPress-%20SemiSupervised%20Learning.pdf
12
13. Semi-supervised learning
• 考え方:近いやつは同じラベルやろ
• 「近い」の定義が重要(manifoldをうまく捉えたり)
• Generative methods [Miller+,’96]
• Graph-based methods (label propagation) [Zhu+,’02]
• Low-density separation methods [Bennett+,’99]
13
D. Miller and H. Uyar, "A mixture of experts classifier with learning based on both labelled and unlabelled
data," in Proc. of NIPS, 1996.
X. Zhu and Z. Ghahramani, "Learning from labeled and unlabeled data with label propagation," in CMU
CALD tech. rep., 2002.
K. Bennett and A. Demiriz, "Semi-supervised support vector machines," in Proc. of NIPS, 1999.
15. MixMatch
• 異なるK個(=2, in practice)のaugmentationを行ったラベルなし
データの推論結果をsharpenすることでpseudo labelを作成
• ラベルあり、なしデータ間のmixup
15
D. Berthelot, N. Carlini, I. Goodfellow, N. Papernot, A. Oliver, and C. Raffel, "MixMatch: A Holistic Approach
to Semi-Supervised Learning," in Proc. of NIPS, 2019.
https://github.com/google-research/mixmatch
17. ReMixMatch
• MixMatchをベースに改良
• Distribution alignment
• Augmentation anchoring
• CTAugment
• Rotation loss
(後述の弱教師)
17
D. Berthelot, N. Carlini, E. Cubuk, A. Kurakin, K. Sohn, H. Zhang, and C. Raffel, "ReMixMatch: Semi-
Supervised Learning with Distribution Matching and Augmentation Anchoring," in Proc. of ICLR, 2020.
https://github.com/google-research/remixmatch
25. C.f. AugMix
• オリジナルとaugmentした画像間の予測結果をconsistentにするロスを利用
25
D. Hendrycks, N. Mu, E. Cubuk, B. Zoph, J. Gilmer, and B. Lakshminarayanan, "AugMix: A Simple Data
Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty," in Proc. of ICLR, 2020.
https://github.com/google-research/augmix
異なるOPを異なる回数かけた画像
の線形和と、更にオリジナルの線形
和でaugmentationを定義 通常のCE オリジナル、aug1, aug2間のJSD
26. そもそもSSLの設定は現実的なのか?
• ラベルなし画像として、
ラベルあり画像のクラスを
過不足なく集めた画像集合を仮定
• どういう状況?!
• ラベルありとラベルなしの
クラスの分布が乖離すると性能低下
26
A. Oliver, A. Odena, C. Raffel, E. Cubuk, and I. Goodfellow, "Realistic Evaluation of Deep Semi-Supervised
Learning Algorithms," in Proc. of NIPS, 2018.
http://peluigi.hatenablog.com/entry/2018/09/07/162515(分かりやすい解説)
28. Weakly-supervised learning
• 予測対象の不完全な教師が付加されたデータから学習
• もともとはMultiple Instance Learning問題として提唱された
28
T. G. Dietterich, R. H. Lathrop, T. Lozano-Perez, "Solving the multiple instance problem with axis-parallel
rectangles," in Artificial Artificial Intelligence, Vol. 89, Issues 1-2, pp. 31-71, 1997.
• 通常は特徴量とラベルが1:1対応
• MILでは、複数の特徴量の集合(bag)に対して
ラベルが付く
• 分子形状が内部結合の状態によって変化するので
MILとして解いている
29. Weakly-supervised learning
• 画像認識:1枚の画像を “bag” とみなし、画像のラベルに
対応する領域がどこかに1つ以上存在するという問題設定
29
O. Maron and A. Ratan, "Multiple-Instance Learning for Natural Scene Classification," in Proc. of ICML,
1998.
S. Andrews, I. Tsochantaridis, and T. Hofmann, "Support vector machines for multiple-instance learning," in
Proc. of NIPS, 2003.
30. Weakly-supervised learning
• Multi-instance multi-label learning (MIML) とかいうのも
30
Z. Zhou, M. Zhang, S. Huang, and Y. Li, "Multi-instance multi-label learning," in Artificial Intelligence, Vol.
176, Issue 1, pp. 2291-2320, 2012.
31. Weakly-supervised learning
• 画像ラベル or BBOXからsegmentationを学習
31
G. Papandreou, L. Chen, K. Murphy, and A. Yuille, "Weakly- and Semi-Supervised Learning of a DCNN for
Semantic Image Segmentation," in Proc. of ICCV, 2015.
33. Unsupervised Learning
• 一般的には、クラスタリングや主成分分析等の
教師なしでデータ自体の構造や表現を獲得する手法
• DNNのコンテキストだと、教師なしで画像から
pretrainモデルを作る話(乱暴); self-supervisedとも
• 古典?:H. Barlow, "Unsupervised Learning," in Neural Computation, Vol.
1, Issue 3, pp. 295-311, 1989.
• DNN:Y. Bengio, A. Courville, and P. Vincent, "Representation Learning:
A Review and New Perspectives," in TPAMI, Vol. 35 Issue 8, pp. 1798-1828,
2013.
33
34. Unsupervised Learning for DNN
• 自動的に教師となる情報を作り出せる
”pretext” taskで学習させる
• pretext tasks
• 画像の回転を推測させる
• パッチ間の位置関係を推測させる
• パッチのジグソーパズルを解かせる
• Contrastive loss系
• 基本的にsemi-supervisedとしても使える
34
D. Berthelot, N. Carlini, E. Cubuk, A. Kurakin, K. Sohn, H. Zhang, and C. Raffel, "ReMixMatch: Semi-
Supervised Learning with Distribution Matching and Augmentation Anchoring," in Proc. of ICLR, 2020.
35. パッチ間の位置関係を推測させる
• 8-way classification
• 問題を簡単に解けてしまう
“shortcut” の除去が重要
• エッジのつながり
→cropにjitter
• 画像の位置によって色ズレが発生する色収差
→グレーっぽくする
35
C. Doersch, A. Gupta, and A. Efros, "Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction,"
in Proc. of ICCV, 2015.
38. 画像の回転を推定させる
38
S. Gidaris, P. Singh, and N. Komodakis, "Unsupervised Representation Learning by Predicting Image
Rotations," in Proc. of ICLR, 2018.
39. Contrastive loss系が流行り
• 同一画像を異なるaugmentation
したペアを同じ、他の画像ペアを違う
と当てられるかというpretext task
39
(CPC) A. Oord, Y. Li, and O. Vinyals, "Representation Learning with Contrastive Predictive Coding," in
arXiv:1807.03748, 2018.
(CPCv2) O. Henaff, A. Srinivas, J. Fauw, A. Razavi, C. Doersch, S. Eslami, adn A. Oord, "Data-Efficient
Image Recognition with Contrastive Predictive Coding," in arXiv:1905.09272, 2019.
(MoCo) K. He, H. Fan, Y. Wu, S. Xie, and R. Girshick, "Momentum Contrast for Unsupervised Visual
Representation Learning," in arXiv:1911.05722, 2019.
(PIRL) I. Misra and L. Maaten, "Self-Supervised Learning of Pretext-Invariant Representations," in
arXiv:1912.01991, 2019.
(SimCLR) T. Chen, S. Kornblith, M. Norouzi, and G. Hinton, "A Simple Framework for Contrastive Learning
of Visual Representations," in arXiv:2002.05709, 2020.
41. Active learning
• ラベルなしデータにアノテーションをする際に、
このデータにラベルをつけるとモデルの精度が一番上がる
であろうデータを優先的にラベリングしていく考え方
41
M. Wang and X. Hua, "Active learning in multimedia annotation and retrieval: A survey," in ACM Trans. on
Intelligent Systems and TechnologyFebruary, 2011.
Y. Fu, X. Zhu, and B. Li , "A survey on instance selection for active learning," in Knowledge and Information
Systems, Vol. 35, pp 249–283, 2013.