半监督二维人体姿态估计中的模型坍塌问题研究(代码已开源)|ICCV 2021 | 一致性
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AI科技评论报道
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论文地址:https://arxiv.org/abs/2011.12498
目前半监督学习的方法中,结果最好的方法大多基于一致性训练(Consistency-based)[1][2]。也就是要求模型在一张图像的不同扰动(Perturbation)上产生一致的输出,从而去探索无标签图像中存在的特征。一致性损失如公式所示,
但当我们把这些方法应用到二维人体姿态估计时,我们发现大部分的一致性训练方法都遇到了模型坍塌的问题(Model Collapsing)—— 模型在有标注的图像上能够预测出正确的heatmap,但在无标注的图像上对每个像素的预测都是0。注意在这种情况下,虽然一致性损失是最小的,但模型在无标签数据上却没有学到任何有意义的信息。
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