論文の概要: A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07256v2
• Date: Mon, 19 Apr 2021 08:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:52:21.282707
• Title: A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation
• Title（参考訳）: 強データ拡張を用いた半教師付きセマンティクスセグメンテーションのための簡易ベースライン
• Authors: Jianlong Yuan, Yifan Liu, Chunhua Shen, Zhibin Wang, Hao Li
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのためのシンプルで効果的な半教師付き学習フレームワークを提案する。 単純な設計とトレーニングのテクニックのセットは、半教師付きセマンティックセグメンテーションの性能を大幅に向上させることができる。 本手法は,Cityscapes と Pascal VOC データセットの半教師付き設定において,最先端の処理結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.8791451327354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, significant progress has been made on semantic segmentation. However, the success of supervised semantic segmentation typically relies on a large amount of labelled data, which is time-consuming and costly to obtain. Inspired by the success of semi-supervised learning methods in image classification, here we propose a simple yet effective semi-supervised learning framework for semantic segmentation. We demonstrate that the devil is in the details: a set of simple design and training techniques can collectively improve the performance of semi-supervised semantic segmentation significantly. Previous works [3, 27] fail to employ strong augmentation in pseudo label learning efficiently, as the large distribution change caused by strong augmentation harms the batch normalisation statistics. We design a new batch normalisation, namely distribution-specific batch normalisation (DSBN) to address this problem and demonstrate the importance of strong augmentation for semantic segmentation. Moreover, we design a self correction loss which is effective in noise resistance. We conduct a series of ablation studies to show the effectiveness of each component. Our method achieves state-of-the-art results in the semi-supervised settings on the Cityscapes and Pascal VOC datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,セマンティクスセグメンテーションにおいて著しい進歩がみられた。 しかし、教師付きセマンティックセグメンテーションの成功は一般的に大量のラベル付きデータに依存しており、それは時間とコストがかかる。 画像分類におけるセミ教師あり学習手法の成功に触発されて,セマンティックセグメンテーションのためのシンプルで効果的なセミ教師あり学習フレームワークを提案する。 簡単な設計と訓練手法のセットは、半教師付きセマンティックセグメンテーションの性能を大幅に向上させることができる。 先行研究[3, 27]は,強い増分による大きな分布変化がバッチ正規化統計を損なうため,擬似ラベル学習において強力な増分を効率的に採用できない。 そこで我々は,この問題に対処し,セマンティックセグメンテーションにおける強化の重要性を示すために,新しいバッチ正規化(DSBN)を設計する。 さらに, 耐雑音性に優れた自己補正損失の設計を行う。 それぞれの成分の有効性を示す一連のアブレーション研究を行っている。 本手法は,Cityscapes と Pascal VOC データセットの半教師付き設定において,最先端の結果を得られる。

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