論文の概要: ClassMix: Segmentation-Based Data Augmentation for Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07936v2
• Date: Sun, 29 Nov 2020 11:14:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 06:12:24.301107
• Title: ClassMix: Segmentation-Based Data Augmentation for Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: ClassMix: 半教師付き学習のためのセグメンテーションに基づくデータ拡張
• Authors: Viktor Olsson, Wilhelm Tranheden, Juliano Pinto, Lennart Svensson
• Abstract要約: そこで本研究では,未ラベルのサンプルを混合して拡張を生成するClassMixと呼ばれる新しいデータ拡張機構を提案する。 本手法を2つの半教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスベンチマークで評価し,その結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.205692673448206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The state of the art in semantic segmentation is steadily increasing in performance, resulting in more precise and reliable segmentations in many different applications. However, progress is limited by the cost of generating labels for training, which sometimes requires hours of manual labor for a single image. Because of this, semi-supervised methods have been applied to this task, with varying degrees of success. A key challenge is that common augmentations used in semi-supervised classification are less effective for semantic segmentation. We propose a novel data augmentation mechanism called ClassMix, which generates augmentations by mixing unlabelled samples, by leveraging on the network's predictions for respecting object boundaries. We evaluate this augmentation technique on two common semi-supervised semantic segmentation benchmarks, showing that it attains state-of-the-art results. Lastly, we also provide extensive ablation studies comparing different design decisions and training regimes.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける技術の現状は、パフォーマンスが着実に増加しており、多くの異なるアプリケーションにおいてより正確で信頼性の高いセグメンテーションをもたらす。 しかし、訓練用のラベルを作成するコストによって進歩は制限され、単一の画像に何時間もかかる場合もある。 このため、この課題に準教師付き手法が適用され、成功の度合いは様々である。 重要な課題は、半教師付き分類で使われる共通の拡張が意味的セグメンテーションにはあまり効果がないことである。 本研究では,オブジェクト境界を尊重するネットワークの予測を活用することで,未ラベルのサンプルを混合して拡張を生成するClassMixと呼ばれる新しいデータ拡張機構を提案する。 この拡張手法を2つの一般的な半教師付きセグメンテーションベンチマークで評価し,最新の結果を得た。 最後に,異なる設計決定と訓練レジームを比較した広範なアブレーション研究を行う。

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