利用含噪数据训练目标检测器
机器人学
2019-05-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
大量带标签训练数据的可用性对于现代目标检测器的训练至关重要。人工标注训练数据耗时且昂贵，而自动标注方法不可避免地给标签引入不想要的噪声。我们考察了不同类型标签噪声对目标检测器性能的影响。随后我们展示了如何将 co-teaching（一种为处理噪声标签而开发并此前在分类问题上验证过的方法）加以改进，以缓解目标检测设定中标签噪声的影响。我们使用 KITTI 数据集上的模拟噪声以及利用自动标注数据的车辆检测任务来说明我们的结果。
引用
@article{arxiv.1905.07202,
title = {Training Object Detectors With Noisy Data},
author = {Simon Chadwick and Paul Newman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07202},
year = {2019}
}