Active Learning Approach Methods

Active learning 은 새로운 데이터가 수집되었을 때 label data 없이 새로운 데이터를 모델에 반영하는 방법에 대한 연구이다.

Continual learning, semi-supervised learning 등과 유사한 개념이라고 볼 수 있다.

새로운 데이터 중 학습에 반영할 만 한 것들을 선택적으로 학습에 반영한다.

2021년 현재 active learning 분야의 주요 논문들에서 언급되고 있는 기술적인 접근 방식은 대략 다음과 같다.

    • Uncertainty sampling 방식
      • Confidence 가 가장 낮은 데이터 부터
        • Least confident : TOP 1 probability 가 가장 작은 데이터 부터 학습에 추가
        • Margin sampling : TOP 1 - TOP 2 값이 가장 작은 데이터 부터 학습에 추가
        • Entropy sampling : Entropy 가 가장 큰 데이터 부터  학습에 추가
      • Query by committee
        • 서로 다른 복수개 모델의 disagreement 가 큰 데이터 부터 학습에 추가
      • Expected model change
        • Model parameter 값을 가장 크게 변경시키는 데이터 부터 학습에 추가
        • 즉, loss gradient 값이 가장 큰 데이터 부터 학습에 추가
    • Core-set 방식
      • Unlabeled data 전체를 cover할 수 있는 core-set 을 찾아서 학습에 추가
      • Ozan Sener and Silvio Savarese. Active learning for convolutional neural networks: A core-set approach. In International Conference on Learning Representations, 2018.
      • Samarth Sinha, Han Zhang, Anirudh Goyal, Yoshua Bengio, Hugo Larochelle, and Augustus Odena. Small-GAN: Speeding up GAN training using core-sets. In Hal Daum III and Aarti Singh, editors, Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, volume 119 of Proceedings of Machine Learning Research, pages 90059015. PMLR, 1318 Jul 2020.
    • Learning loss 방식
      • Loss prediction module (NN) 을 학습하여 unlabeled data의 loss 를 추정하고,
        추정된 loss가 가장 큰 데이터 부터 학습에 추가

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Multiple object recognition with visual attention (arXiv 2014)

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Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild (CVPR 2017)

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논문 제목: Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 연구 기관: 구글 본 연구는 Faster R-CNN 으로 사람 영역의 rectangular bounding box 를 찾고, box 영역 내에서 pose estimation 을 처리하는 2단계 기술 구조를 제안한다 (아래 그림 참조). [ Network Architecture ] Person detection 을 위한 faster R-CNN 은 ResNet101 을 backbone 으로 사용하였다. Person detection 에 의해 검출된 영역은 가로 또는 세로 길이를 변환하여 가로/세로 비율이 일정 비율을 가지도록 하였다  (위 그림 (1) 의 person detection 결과인 붉은 색 box 가 (2) 에서는 세로 방향으로 축소된 모습을 볼 수 있다) . 학습 시의 데이터 증강을 위해 person detection 결과 box 영역을 1.0 ~ 1.5 사이의 scale factor 값을 무작위 선정하여 조금 더 넓은 person box 를 학습 데이터로 추가하였다. 추론 시에는   scale factor 값을 1.25로 고정시켰다. 이와 같은 image cropping 및 re-sizing 을 통해 최종적으로 353 x 257 크기의 이미지를 생성하여 pose estimation module 로 전달한다. 또한, activation feature point 의 이미지 분석 대상 영역을 넓히기 위해서 atrouse convolution 을 적용하였다. Atrouse convolution 은 convolution kernel 의 분석 포인트를 일정 간격을 두고 배치한 kernel 이다. 아래 그림에서 (a) 가 일반적인 convolution kernel 이고, (b) 와 (c) 그림이 각각 convolution point 를 일정 간격을 두고 convolution point 를 배치한 atrou
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논문 제목: DeepPose: Human pose estimation via deep neural networks 연구 기관: 구글 2012년 AlexNet 이 CNN (Convolutional Neural Network) 의 가능성을 확인시켜준 뒤, CNN 은 여려 컴퓨터 비전 분야로 확산 적용되었다. 본 연구는 CNN 을 포즈 추정 분야에 적용한 초기 연구이다. CNN 을 이용하여 사람 영역의 사각형 박스 위치를 추정하고, 박스 내에서 각 관절의 위치를 CNN 기반의 regression 방식으로 추정한다. 첫번째 regressor 를 이용하여 관절 위치를 추정한 후, 추정 오차를 보정하는 두 번째 regression network 을 순차적으로 연결하였다 (아마도, single regressor 로는 관절 위치 검출 성능이 충분히 만족스럽지 않았을 것으로 추정된다. 실제 필자의 경우에도, OCR 을 위한 숫자 영역 검출에 single regressor 로 글자 영역 사각형의 point 검출을 시도한 적이 있었는데 성능이 그리 좋지 않았었다). 두 번째 regressor 는 첫 번째 regressor 가 추정한 관절 위치 주변에 대해서만 fine tuning 하도록 제한 하였다. 이런 방식으로 multi-regressor 를 순차적으로 연결시켜 나갈 수 있다. 아래 그림에 본 연구에서 채용한 cascaded regression 구조를 나타내었다. 추정 오차에 대해 독특한 data augmentation 방법을 채용하고 있다. 이전 스테이지 결과로 부터 수집된 오차 데이터를 정규 분포로 모델링한 후, 현재 스테이지에서 가상의 오차값을 정규 분포를 이용하여 무작위 생성하는 방식으로 data augmentation 을 하였다. 본 연구는 CMU (Carnegie Mellon University) 에서 연구한 pose machine 기술과 비슷한 구조를 보인다 (CMU는 직접적인 point regression 을 하지 않고,
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논문 제목: Recurrent models of visual attention. In Advances in neural information processing systems 주 저자:  Volodymyr Mnih (구글 딥마인드) 연구 기관: 구글 딥마인드 일반적으로 CNN (Convolutional Neural Network) 은 이미지 내의 모든 영역에 대해 convolution kernel, pooling, non-linear activation function, normalization 등을 계층적으로 적용하여 최종 feature map 을 생성한 후, 최종 feature map 에 대해 classification, detection, segmentation 등을 적용한다. 이 경우, 분석해야 할 영역 이 외의 나머지 모든 영역들에 대해서도 CNN 을 적용함으로써 과다한 연산량이 소모될 뿐 아니라, 중요한 정보가 있는 영역 외의 정보들이 최종 레이어로 전달되므로 분석에 있어 일종의 'noise' 요인이 될 수 있다. 본 연구는 attention model 을 단문자 인식에 적용한 것으로써, 문자 라인을 형성하는 주요 영역들을 순차적으로 찾아내고, 주요 영역에 국한되는 'local CNN' 을 적용하는 기술이다. 이렇게 함으로써 배경 영역에 대한 분석을 제거하여 불필요한 연산량을 과도하게 소모하지 않고, 주요 영역에 집중하여 분석을 수행할 수 있게 한다. 이러한 처리 과정은 인간이 이미지 내의 객체를 바라볼 때, 배경에 신경쓰지 않고 보고자 하는 객체 영역의 여러 국지적 모양을 훑어보는 것을 모방한 것이다.   기술 구조는 크게 세 가지로 구성된다.  Glimpse Sensor 이전 시점의 location 정보 (l t-1 ) 및 이미지를 입력받아서 그 위치에 해당하는 'local' image patch ⍴(x t , l t-1 ) 생성 (아래 그림의 A) Glimp
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A generic deep-learning-based approach for automated surface inspection (IEEE ToC 2017)

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논문제목: A generic deep-learning-based approach for automated surface inspection 주저자:  Ren, R.; Hung, T.; Tan, K.C. ( National University of Singapore) 본 논문은 이미지를 분석하여 철판, 나무 등의 표면에 이상여부를 검사하는 기술에 관한 것이다. UC Berkeley 의 DeCAF CNN 구조를 backbone 으로 채용하고, feature extraction network 의 파라메터를 DeCAF 로 부터 그대로 복사해 온 후, classifier 및 segmentator 만 재구성하여 전체 기술 구조를 설계하였다. 이렇게 하면 backbone network parameter 를 학습하지 않아도 되므로, 적은 양의 학습 데이터 만으로 전체 네트워크 학습이 가능하다.
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