active_learning_segmentation

https://arxiv.org/abs/2107.08440 Oral presentation at KSE - An International Conference on Knowledge and Systems Engineering Oct 2021.

How to run:

Go to trainer folder and run:

$ python main.py -acq 0 -cuda 0

where:

acq value:

    0: "cfe",
    
    1: "mfe",
    
    2: "std",
    
    3: "mi",
    
    4: "random",

Build docker to run:

cd vao trong thu muc chua Dockerfile :

$ docker build -t activelr .

$ docker run -ti -v $PWD:/code activelr:latest /bin/bash

ben trong docker

$ source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh

$ conda activate pytorch

$ cd code/act_lear_2/trainer

$ python main.py -acq 1

Các tham số ảnh hưởng đến hiệu năng của các hàm acquisition (in my opinion):

• lúc tranining model qua các phase, model càng to thì nên càng đê nhiều epoches lúc training.

• lúc eval thì càng để nhiều gauss_iter càng tốt.

• Nhược điểm là để các gt đó càng lớn thì càng lâu.

• Ngoài việc tính acquisition như trên, có thể combine các hàm lại với các trọn số khác nhau (cũng là 1 hyper param) để ra 1 hàm mới.

• Ngoài việc tính uncertainty của model, để collect data cho phase tiêp theo, ta có thể làm thêm 1 hàm để tính similarity giữa các ảnh, loại bỏ những unlabeled images mà similar với images trong labeled pool data.