論文の概要: Naive-Student: Leveraging Semi-Supervised Learning in Video Sequences
for Urban Scene Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10266v4
- Date: Mon, 20 Jul 2020 03:40:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 05:50:25.977490
- Title: Naive-Student: Leveraging Semi-Supervised Learning in Video Sequences
for Urban Scene Segmentation
- Title（参考訳）: Naive-Student: 都市シーンセグメンテーションのためのビデオシーケンスにおける半教師付き学習の活用
- Authors: Liang-Chieh Chen, Raphael Gontijo Lopes, Bowen Cheng, Maxwell D.
Collins, Ekin D. Cubuk, Barret Zoph, Hartwig Adam, Jonathon Shlens
- Abstract要約: 本研究では,未ラベル映像シーケンスと追加画像の半教師付き学習を利用して,都市景観セグメンテーションの性能を向上させることができるかどうかを問う。
我々は単にラベルのないデータに対して擬似ラベルを予測し、人間の注釈付きデータと擬似ラベル付きデータの両方でその後のモデルを訓練する。
我々のNaive-Studentモデルは、このような単純で効果的な反復的半教師付き学習で訓練され、3つのCityscapesベンチマークで最先端の結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.68890534164427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Supervised learning in large discriminative models is a mainstay for modern
computer vision. Such an approach necessitates investing in large-scale
human-annotated datasets for achieving state-of-the-art results. In turn, the
efficacy of supervised learning may be limited by the size of the human
annotated dataset. This limitation is particularly notable for image
segmentation tasks, where the expense of human annotation is especially large,
yet large amounts of unlabeled data may exist. In this work, we ask if we may
leverage semi-supervised learning in unlabeled video sequences and extra images
to improve the performance on urban scene segmentation, simultaneously tackling
semantic, instance, and panoptic segmentation. The goal of this work is to
avoid the construction of sophisticated, learned architectures specific to
label propagation (e.g., patch matching and optical flow). Instead, we simply
predict pseudo-labels for the unlabeled data and train subsequent models with
both human-annotated and pseudo-labeled data. The procedure is iterated for
several times. As a result, our Naive-Student model, trained with such simple
yet effective iterative semi-supervised learning, attains state-of-the-art
results at all three Cityscapes benchmarks, reaching the performance of 67.8%
PQ, 42.6% AP, and 85.2% mIOU on the test set. We view this work as a notable
step towards building a simple procedure to harness unlabeled video sequences
and extra images to surpass state-of-the-art performance on core computer
vision tasks.
- Abstract（参考訳）: 大規模識別モデルにおける教師付き学習は、現代のコンピュータビジョンの主流である。
このようなアプローチは、最先端の成果を得るために、大規模な人間の注釈付きデータセットへの投資を必要とする。
教師付き学習の有効性は、人間の注釈付きデータセットのサイズによって制限される可能性がある。
この制限は、人間のアノテーションのコストが特に大きいが、ラベルのない大量のデータが存在しているイメージセグメンテーションタスクで特に顕著である。
本研究では,未ラベル映像シーケンスと追加画像の半教師付き学習を活用して,都市シーンセグメンテーションの性能向上,セマンティックス,パノプティックスセグメンテーションの同時対応,などを提案する。
この研究の目的は、ラベルの伝搬(例えば、パッチマッチングと光の流れ)に特化した洗練された学習されたアーキテクチャの構築を避けることである。
代わりに、ラベルなしデータの擬似ラベルを予測し、人間の注釈付きデータと擬似ラベル付きデータの両方でその後のモデルを訓練する。
この手順は何度も繰り返される。
その結果、単純な、かつ効果的な半教師付き学習で訓練されたnaive-sudentモデルは、3つのcityscapesベンチマーク全てで最先端の結果を達成し、テストセットで67.8%のpq、42.6%のap、85.2%のmiouの性能に達した。
我々は、この作業が、未ラベルのビデオシーケンスと余分な画像を利用して、コアコンピュータビジョンタスクにおける最先端のパフォーマンスを上回る簡単な手順を構築するための注目すべきステップであると考えている。
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