論文の概要: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09005v3
• Date: Tue, 9 Jun 2020 14:11:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 04:43:35.477873
• Title: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training
• Title（参考訳）: クロスコンシスタンシートレーニングによる半教師付き意味セグメンテーション
• Authors: Yassine Ouali, C\'eline Hudelot, Myriam Tami
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのための新しいクロス一貫性に基づく半教師付きアプローチを提案する。 提案手法は,いくつかのデータセットにおける最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894935073145252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel cross-consistency based semi-supervised approach for semantic segmentation. Consistency training has proven to be a powerful semi-supervised learning framework for leveraging unlabeled data under the cluster assumption, in which the decision boundary should lie in low-density regions. In this work, we first observe that for semantic segmentation, the low-density regions are more apparent within the hidden representations than within the inputs. We thus propose cross-consistency training, where an invariance of the predictions is enforced over different perturbations applied to the outputs of the encoder. Concretely, a shared encoder and a main decoder are trained in a supervised manner using the available labeled examples. To leverage the unlabeled examples, we enforce a consistency between the main decoder predictions and those of the auxiliary decoders, taking as inputs different perturbed versions of the encoder's output, and consequently, improving the encoder's representations. The proposed method is simple and can easily be extended to use additional training signal, such as image-level labels or pixel-level labels across different domains. We perform an ablation study to tease apart the effectiveness of each component, and conduct extensive experiments to demonstrate that our method achieves state-of-the-art results in several datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意味セグメンテーションのための新しいクロスコンシステンシーに基づく半教師付きアプローチを提案する。 一貫性トレーニングは、クラスタの仮定の下でラベルのないデータを活用するための強力な半教師付き学習フレームワークであることが証明されている。 本研究では,まず,意味的セグメンテーションにおいて,低密度領域は入力よりも隠れ表現内でより明瞭であることを示す。 そこで本研究では,エンコーダの出力に適用される異なる摂動に対して,予測の不一致を強制するクロスコンシスタンストレーニングを提案する。 具体的には、利用可能なラベル付き例を用いて共有エンコーダとメインデコーダを教師付きで訓練する。 ラベル付けされていない例を活用するため,本手法では,主復号器と補助復号器との整合性を強制し,エンコーダの出力の異なる摂動バージョンを入力とし,その結果,エンコーダの表現を改善する。 提案手法は単純で,画像レベルラベルや画素レベルラベルなどの付加的なトレーニング信号を使用するように拡張することができる。 そこで我々は,各成分の有効性を解明するためにアブレーション研究を行い,いくつかのデータセットで最新の結果が得られたことを示すため,広範な実験を行った。

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