論文の概要: Self-paced and self-consistent co-training for semi-supervised image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00325v4
• Date: Wed, 10 Feb 2021 16:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 05:05:04.389044
• Title: Self-paced and self-consistent co-training for semi-supervised image segmentation
• Title（参考訳）: 半教師付き画像セグメンテーションのための自己ペーシングと自己整合協調学習
• Authors: Ping Wang, Jizong Peng, Marco Pedersoli, Yuanfeng Zhou, Caiming Zhang, Christian Desrosiers
• Abstract要約: 注釈付きデータが不足している場合のイメージセグメンテーションに有効な手法として、ディープコトレーニングが提案されている。 本稿では, 半教師付きセグメンテーションの既存手法を, 自己完結型・自己整合型協調学習法により改良する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.100800154116627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep co-training has recently been proposed as an effective approach for image segmentation when annotated data is scarce. In this paper, we improve existing approaches for semi-supervised segmentation with a self-paced and self-consistent co-training method. To help distillate information from unlabeled images, we first design a self-paced learning strategy for co-training that lets jointly-trained neural networks focus on easier-to-segment regions first, and then gradually consider harder ones.This is achieved via an end-to-end differentiable loss inthe form of a generalized Jensen Shannon Divergence(JSD). Moreover, to encourage predictions from different networks to be both consistent and confident, we enhance this generalized JSD loss with an uncertainty regularizer based on entropy. The robustness of individual models is further improved using a self-ensembling loss that enforces their prediction to be consistent across different training iterations. We demonstrate the potential of our method on three challenging image segmentation problems with different image modalities, using small fraction of labeled data. Results show clear advantages in terms of performance compared to the standard co-training baselines and recently proposed state-of-the-art approaches for semi-supervised segmentation
• Abstract（参考訳）: アノテーション付きデータの不足時に画像分割に効果的なアプローチとして、最近ディープコトレーニングが提案されている。 本稿では,半教師付きセグメンテーションの既存手法を,自己ペースト・自己整合協調学習法により改良する。 ラベルのない画像から情報を蒸留するのを助けるために,まず,共同学習したニューラルネットワークが,まずはより容易な領域に焦点を合わせ,次により難しい領域を徐々に考慮できるように,協調学習のための自己ペース学習戦略をデザインした。 さらに、異なるネットワークからの予測の一貫性と信頼性を両立させるため、エントロピーに基づく不確実性正規化器を用いて一般化されたJSD損失を強化する。 個々のモデルのロバスト性は、さまざまなトレーニングイテレーションで一貫した予測を強制する自己認識損失によってさらに改善される。 少ないラベル付きデータを用いて,画像モダリティの異なる3つの難解な画像分割問題に対して,本手法の有効性を示す。 半教師付きセグメンテーションにおける標準コトレーニングベースラインと最近の最先端アプローチと比較して, 性能面でのメリットが明らかとなった。

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