Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Image Segmentation using Mutual Mean-Teaching

論文の概要: Unsupervised Image Segmentation using Mutual Mean-Teaching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08922v1
Date: Wed, 16 Dec 2020 13:13:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 03:11:15.591838
Title: Unsupervised Image Segmentation using Mutual Mean-Teaching
Title（参考訳）: 相互平均学習による教師なしイメージセグメンテーション
Authors: Zhichao Wu and Lei Guo and Hao Zhang and Dan Xu
Abstract要約: より安定した結果を得るために,Mutual Mean-Teaching (MMT) フレームワークに基づく教師なし画像分割モデルを提案する。実験結果から,提案モデルでは様々な画像の分割が可能であり,既存の手法よりも優れた性能が得られることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.784209596867495
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Unsupervised image segmentation aims at assigning the pixels with similar feature into a same cluster without annotation, which is an important task in computer vision. Due to lack of prior knowledge, most of existing model usually need to be trained several times to obtain suitable results. To address this problem, we propose an unsupervised image segmentation model based on the Mutual Mean-Teaching (MMT) framework to produce more stable results. In addition, since the labels of pixels from two model are not matched, a label alignment algorithm based on the Hungarian algorithm is proposed to match the cluster labels. Experimental results demonstrate that the proposed model is able to segment various types of images and achieves better performance than the existing methods.
Abstract（参考訳）: 教師なし画像セグメンテーション(unsupervised image segmentation)は、同様の機能を持つピクセルを、アノテーションなしで同じクラスタに割り当てることを目的としている。事前の知識が欠如しているため、既存のモデルの多くは適切な結果を得るために数回訓練する必要がある。そこで本稿では,Mutual Mean-Teaching (MMT) フレームワークに基づく教師なし画像分割モデルを提案する。また、2つのモデルからのピクセルのラベルが一致しないため、ハンガリーのアルゴリズムに基づくラベルアライメントアルゴリズムがクラスタラベルと一致するように提案されている。実験結果から,提案モデルでは様々な画像の分割が可能であり,既存の手法よりも優れた性能が得られることが示された。

関連論文リスト

Unsupervised Universal Image Segmentation [59.0383635597103]
本稿では,Unsupervised Universal Model (U2Seg) を提案する。 U2Segは、自己教師付きモデルを利用して、これらのセグメンテーションタスクの擬似意味ラベルを生成する。次に、これらの擬似意味ラベル上でモデルを自己学習し、かなりの性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-28T18:59:04Z)
Which Pixel to Annotate: a Label-Efficient Nuclei Segmentation Framework [70.18084425770091]
ディープニューラルネットワークは、H&E染色病理像の核インスタンスセグメンテーションに広く応用されている。通常、類似したパターンと冗長なパターンを含む核画像のデータセットに全てのピクセルをラベル付けするのは非効率で不要である。そこで本研究では,アノテートするイメージパッチを数個だけ選択し,選択したサンプルからトレーニングセットを増強し,半教師付きで核分割を実現する,新しいフル核分割フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-20T14:53:26Z)
One Weird Trick to Improve Your Semi-Weakly Supervised Semantic Segmentation Model [8.388356030608886]
半弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(SWSSS)は、ピクセルレベルのラベルを持つ少数の画像と、画像レベルのラベルのみを持つ多くの画像に基づいて、画像内のオブジェクトを識別するモデルを訓練することを目的としている。既存のほとんどのSWSSSアルゴリズムは、画像分類器からピクセルレベルの擬似ラベルを抽出する。本稿では,擬似ラベルを抽出する代わりに,その分類器を分類器として利用する予測フィルタリング法を提案する。この単純な後処理メソッドをベースラインに追加すると、従来のSWSSSアルゴリズムと競合する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-02T21:46:41Z)
Learning Contrastive Representation for Semantic Correspondence [150.29135856909477]
セマンティックマッチングのためのマルチレベルコントラスト学習手法を提案する。画像レベルのコントラスト学習は、畳み込み特徴が類似したオブジェクト間の対応を見出すための鍵となる要素であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-22T18:34:14Z)
Multi-dataset Pretraining: A Unified Model for Semantic Segmentation [97.61605021985062]
我々は、異なるデータセットの断片化アノテーションを最大限に活用するために、マルチデータセット事前訓練と呼ばれる統合フレームワークを提案する。これは、複数のデータセットに対して提案されたピクセルからプロトタイプへのコントラスト損失を通じてネットワークを事前トレーニングすることで実現される。異なるデータセットからの画像とクラス間の関係をより良くモデル化するために、クロスデータセットの混合によりピクセルレベルの埋め込みを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T06:13:11Z)
SCNet: Enhancing Few-Shot Semantic Segmentation by Self-Contrastive Background Prototypes [56.387647750094466]
Few-shot セマンティックセマンティックセマンティクスは,クエリイメージ内の新規クラスオブジェクトを,アノテーション付きの例で分割することを目的としている。先進的なソリューションのほとんどは、各ピクセルを学習した前景のプロトタイプに合わせることでセグメンテーションを行うメトリクス学習フレームワークを利用している。このフレームワークは、前景プロトタイプのみとのサンプルペアの不完全な構築のために偏った分類に苦しんでいます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-19T11:21:47Z)
Group-Wise Semantic Mining for Weakly Supervised Semantic Segmentation [49.90178055521207]
この研究は、画像レベルのアノテーションとピクセルレベルのセグメンテーションのギャップを埋めることを目標に、弱い監督されたセマンティックセグメンテーション(WSSS)に対処する。画像群における意味的依存関係を明示的にモデル化し,より信頼性の高い擬似的基盤構造を推定する,新たなグループ学習タスクとしてWSSSを定式化する。特に、入力画像がグラフノードとして表現されるグループ単位のセマンティックマイニングのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-09T12:40:13Z)
Unsupervised Learning of Image Segmentation Based on Differentiable Feature Clustering [14.074732867392008]
本研究では、教師なし画像分割における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の利用について検討した。本稿では、正規化と、微分可能なクラスタリングのためのargmax関数からなる、教師なし画像セグメンテーションのエンドツーエンドネットワークを提案する。第3に,既存の手法よりも精度がよいユーザ入力として,スクリブルを用いたセグメント化手法の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-20T10:28:36Z)
Autoregressive Unsupervised Image Segmentation [8.894935073145252]
入力から構築した異なるビュー間の相互情報に基づく教師なし画像分割手法を提案する。提案手法は、教師なし画像セグメント化における最先端技術よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-16T10:47:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。