المفاهيم الأساسية
提案されたDual Mean-Teacher(DMT)フレームワークは、限られたアノテーション付きデータと豊富な未ラベルデータの両方の重要性を考慮し、AVSLパフォーマンスを大幅に向上させ、偽陽性や小さなオブジェクトの不正確なローカライゼーションなどの難解な問題に取り組んでいます。
الملخص
提案されたDual Mean-Teacher(DMT)フレームワークは、Audio-Visual Source Localization(AVSL)タスクにおいて、限られたアノテーション付きデータと豊富な未ラベルデータを効果的に活用することで、従来の手法よりも優れたパフォーマンスを達成しています。DMTは偽陽性や小さなオブジェクトの不正確なローカライゼーションといった課題に取り組み、AVSLのパフォーマンスを大幅に向上させました。
この研究では、DMTが他の既存手法のパフォーマンスを著しく向上させる柔軟性を示しました。また、限られたアノテーション付きデータと豊富な未ラベルデータの重要性を強調し、これらを効果的に活用することでパフォーマンスが大幅に向上することが示されました。
الإحصائيات
CIoU of 90.4% and 48.8% on Flickr-SoundNet and VGG-Sound Source, obtaining 8.9%, 9.6% and 4.6%, 6.4% improvements over self- and semi-supervised methods respectively, given only < 3% positional-annotations.