Aké sú vlastnosti aktívneho učenia v CV?

Aktívne učenie v počítačovom videní je metóda, pri ktorej model vyberá najviac informatívne alebo najistotnejšie príklady z neoznačených dát na následné označenie človekom. To umožňuje výrazne znížiť množstvo potrebných označených dát a zlepšiť efektivitu učenia.

Vlastnosti aktívneho učenia v CV:

• Výber dát: Model vyberá obrázky, pri ktorých je najistotnejší (napríklad s minimálnou dôverou v predikciu).
• Interaktivita: Proces sa opakuje cyklicky — model sa učí, vyberá nové dáta na označenie, dostáva označenie a znovu sa učí.
• Zníženie nákladov na označovanie: Označovanie obrázkov je často drahé a časovo náročné, aktívne učenie pomáha minimalizovať objem požadovaných dát.
• Použitie rôznych stratégií: Napríklad vzorkovanie na základe neistoty, otázky od komisie alebo metódy založené na rozmanitosti vzorky.

Príklad: pri tréningu modelu na rozpoznávanie objektov možno najskôr označiť malú sadu dát, potom model vyberie obrázky, pri ktorých má pochybnosti, a požiada o ich označenie, čo urýchli zlepšenie kvality modelu.