Confident Mean Teacherを理解する
関連:
CMTの論文を丁寧に読む
https://arxiv.org/pdf/2302.09256
提案
閾値を設定し,教師モデルによる信頼度の低い予測を除外
教師モデルからクリップとフレームの予測を得る
cf. 音響イベント検出におけるクリップとフレームの意味
クリップとフレームでそれぞれ閾値を設定し,高いと1,低いと0とする > 二値化
1 > その区間や時間にイベントが発生したと確信を持てる
0 > イベントの発生に確信を持てない or イベントがない
イベントごとに,メディアンフィルタで予測結果を統合
cf.
知識の森 非線形信号処理
【画像処理】メディアンフィルタの原理・特徴・計算式
メディアンフィルタを実装してみよう
dcase2024のメディアンフィルタの実装を見る
予測確率による信頼度の重みを一貫性損失で使用
教師モデルの出力をどれだけ信頼できるかを,教師と生徒の出力の差に反映?
! 後で重みの式を見る
CMTはSBSSでも機能する. 両者は適用部分が異なる
音響イベント検出におけるメディアンフィルタ
擬似ラベルと生徒予測による二値交差エントロピー(BCE)を考える
? BCEとは
/research-custard/双方向信頼度, bidirectional confidence
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