論文の概要: Scribble-Supervised Semantic Segmentation by Random Walk on Neural
Representation and Self-Supervision on Neural Eigenspace
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05621v2
- Date: Thu, 12 Nov 2020 05:53:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 00:17:09.064390
- Title: Scribble-Supervised Semantic Segmentation by Random Walk on Neural
Representation and Self-Supervision on Neural Eigenspace
- Title（参考訳）: ランダムウォークによるScribble-Supervised Semantic Segmentation on Neural Representation and Self-Supervision on Neural Eigenspace
- Authors: Zhiyi Pan, Peng Jiang, Changhe Tu
- Abstract要約: 本研究の目的は, 補助情報や中間操作を使わずに, ラベルを直接スクリブルすることで, セマンティックセグメンテーションを実現することである。
我々は、ランダムウォークによる神経表現への拡散と、自己スーパービジョンによる神経固有空間への一貫性を課す。
その結果,提案手法の優位性が示され,フルラベルの教師付き手法に匹敵する結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.603823180750446
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scribble-supervised semantic segmentation has gained much attention recently
for its promising performance without high-quality annotations. Many approaches
have been proposed. Typically, they handle this problem to either introduce a
well-labeled dataset from another related task, turn to iterative refinement
and post-processing with the graphical model, or manipulate the scribble label.
This work aims to achieve semantic segmentation supervised by scribble label
directly without auxiliary information and other intermediate manipulation.
Specifically, we impose diffusion on neural representation by random walk and
consistency on neural eigenspace by self-supervision, which forces the neural
network to produce dense and consistent predictions over the whole dataset. The
random walk embedded in the network will compute a probabilistic transition
matrix, with which the neural representation diffused to be uniform. Moreover,
given the probabilistic transition matrix, we apply the self-supervision on its
eigenspace for consistency in the image's main parts. In addition to comparing
the common scribble dataset, we also conduct experiments on the modified
datasets that randomly shrink and even drop the scribbles on image objects. The
results demonstrate the superiority of the proposed method and are even
comparable to some full-label supervised ones. The code and datasets are
available at https://github.com/panzhiyi/RW-SS.
- Abstract（参考訳）: scribbleの教師付きセマンティックセグメンテーションは、最近、高品質なアノテーションのない有望なパフォーマンスで注目を集めている。
多くのアプローチが提案されている。
通常は、この問題に対処して、別の関連するタスクからラベル付きデータセットを導入し、グラフィカルモデルで反復的な洗練と後処理に切り替えるか、あるいはスクリブルラベルを操作する。
本研究の目的は,補助情報や中間操作を使わずに,ラベルを直接スクリブルすることで意味的セグメンテーションを実現することである。
具体的には、ランダムウォークによる神経表現への拡散と、自己スーパービジョンによる神経固有空間への一貫性を課し、ニューラルネットワークはデータセット全体にわたって密で一貫した予測を生成する。
ネットワークに埋め込まれたランダムウォークは確率的遷移行列を計算し、神経表現は均一に拡散する。
さらに、確率的遷移行列を考えると、その固有空間上の自己スーパービジョンを画像の主成分の一貫性に適用する。
一般的なスクリブルデータセットの比較に加えて、画像オブジェクトにスクリブルをランダムに縮小、さらにはドロップする修正データセットの実験も行います。
その結果,提案手法の優位性を示し,フルラベル制御手法に匹敵する性能を示した。
コードとデータセットはhttps://github.com/panzhiyi/rw-ssで入手できる。
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