--> 自训练只是分类，回归能进行自训练吗？

 

 

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Paper : https://arxiv.org/abs/2006.06882

概述

Google Brain 的文章，一作都是大牛。这篇文章延续之前何恺明的 Rethinking ImageNet Pre-Training[1]，在之前的基础上通过大量的实验验证了在检测和分割任务中 Pre-training 和 Self-training 的效果，主要得出了以下几个结论：

• 对于 Pre-training
• 当使用更强大的数据增强方案时，预训练反而会损害模型的性能
• 可用标注数据越多，预训练的作用越小，价值越低
• 对于 Self-training
• Self-training 在使用高强度数据增强策略时仍能够提升性能，即使当预训练已经会损害性能时
• Self-training 在各种标注数据规模下都具能提升性能，并可以与预训练共同起作用
• 对于 Self-supervised pre-training 同样在高强度数据增强策略时会损害性能

最后使用 self-training，在检测和分割使用的 SOTA Baseline 上都有明显涨点，COCO 54.3 AP(+1.5)，PASCAL segmentation 90.5 mIOU(+1.5%)。但是相应的，实验中训练需要 1.3x - 8x 的时间

Methodology

主要部分在实验，这里介绍一些实验设置，实验中设置的变量主要有两种，数据增强策略和预训练模型

• 数据增强：使用四种不同的数据增强策略，依次增强，第一种是和 [1] 中一致，后三种来自 AutoAugment 和 RandAugment
• 预训练：模型使用的是 Efficient-B7，ImageNet++ 表示使用 Noisy Student 方法利用了额外 300M 未标注图片训练的模型

实验中使用的 Self-training 使用基于 Noisy Student 训练的方法

所有实验训练到收敛为止，例如当随机初始化时， Augment-S1 用了 45k iterations，Augment-S4 用了 120k iterations

Experiments

Pre-training

对 [1] 中的发现进行扩展，得出两个结论

• 当使用更强大的数据增强方案时，预训练反而会损害模型的性能
• 可用标注数据越多，预训练的作用越小，价值越低

Self-training

分析 self-training 的效果，得出两个结论

• Self-training 在使用高强度数据增强策略时仍能够提升性能，即使当预训练已经会损害性能时
• Self-training 在各种标注数据规模下都具能提升性能，并可以与预训练共同起作用

Self-supervised pre-training

对于 Self-supervised pre-training，同样在高强度数据增强策略时会损害性能。这里使用 Resnet50 作为 backbone，使用 100% COCO 数据和 Augment-S4

Exploring the limits of self-training and pre-training

结合之前的结论对 SOTA baseline 做优化

分割任务中由于 PASCAL 数据集规模比较小，因此使用预训练模型效果更好

Discussion

• 作者猜测预训练效果不佳是由于 pre-training 无法感知检测或分割任务感兴趣的地方并且无法适应，例如 ImageNet 上训练好的特征可能忽视了检测任务所需的位置信息
• Joint-training 的优势， joint-training 表示同时训练 ImageNet 分类和 COCO 的对象检测，实验结果 表明使用 350 epochs 的预训练模型进行初始化能够取得 +2.6AP(33.3-30.7) 的提升，但使用联合训练只需要在 ImageNet 上训练 19 epochs 就能获得 +2.9AP 的提升。此外预训练，自训练，联合训练加一起能够得到更大的提升。

• Task alignment 的重要性，self-training 能够对齐任务。由于标注的类别不一致，之前的实验中 Open Images 不能提升 COCO 数据集的性能，但在文章附录的实验中使用 self-training 能够用 Open Images 提升 COCO 指标。
• 局限性，self-training 相比在预训练模型上做微调需要多 1.3x - 8x 的时间，且数据规模较少时预训练依旧有效
• 扩展性、通用性、灵活性，实验结果显示 self-training 对检测分割中的各种设置和网络结构都能发挥作用

 

[1] He K, Girshick R, Dollár P. Rethinking imagenet pre-training

发布于 06-28 深度学习（Deep Learning） 计算机视觉 目标检测 ​赞同 11​​添加评论 ​分享 ​喜欢​收藏​申请转载 ​

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