論文の概要: GuidedMix-Net: Learning to Improve Pseudo Masks Using Labeled Images as Reference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15064v2
• Date: Wed, 30 Jun 2021 05:25:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-01 12:43:25.413541
• Title: GuidedMix-Net: Learning to Improve Pseudo Masks Using Labeled Images as Reference
• Title（参考訳）: GuidedMix-Net:ラベル付き画像を参照して擬似マスクを改善する学習
• Authors: Peng Tu, Yawen Huang, Rongrong Ji, Feng Zheng, Ling Shao
• Abstract要約: 半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のための新しい手法である GuidedMix-Net を提案する。 まず、ラベル付きデータとラベルなしデータの間に特徴アライメントの目的を導入し、類似した画像対をキャプチャする。 MITransは、ラベルなしデータのさらなるプログレッシブな精細化のための強力な知識モジュールであることが示されている。 ラベル付きデータに対する教師付き学習とともに、ラベル付きデータの予測が生成した擬似マスクとともに学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 153.354332374204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning is a challenging problem which aims to construct a model by learning from a limited number of labeled examples. Numerous methods have been proposed to tackle this problem, with most focusing on utilizing the predictions of unlabeled instances consistency alone to regularize networks. However, treating labeled and unlabeled data separately often leads to the discarding of mass prior knowledge learned from the labeled examples, and failure to mine the feature interaction between the labeled and unlabeled image pairs. In this paper, we propose a novel method for semi-supervised semantic segmentation named GuidedMix-Net, by leveraging labeled information to guide the learning of unlabeled instances. Specifically, we first introduce a feature alignment objective between labeled and unlabeled data to capture potentially similar image pairs and then generate mixed inputs from them. The proposed mutual information transfer (MITrans), based on the cluster assumption, is shown to be a powerful knowledge module for further progressive refining features of unlabeled data in the mixed data space. To take advantage of the labeled examples and guide unlabeled data learning, we further propose a mask generation module to generate high-quality pseudo masks for the unlabeled data. Along with supervised learning for labeled data, the prediction of unlabeled data is jointly learned with the generated pseudo masks from the mixed data. Extensive experiments on PASCAL VOC 2012, PASCAL-Context and Cityscapes demonstrate the effectiveness of our GuidedMix-Net, which achieves competitive segmentation accuracy and significantly improves the mIoU by +7$\%$ compared to previous state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、限られた数のラベル付き例から学習することでモデルを構築することを目的とした課題である。 この問題に取り組むために多くの方法が提案されており、ほとんどがネットワークを正規化するためにラベルなしインスタンス一貫性の予測を活用することに重点を置いている。 しかし、ラベル付きとラベルなしのデータを別々に扱うと、ラベル付き例から学んだ大量の事前知識が破棄され、ラベル付きとラベルなしの画像ペア間の特徴的相互作用を掘り起こせなくなることが多い。 本稿では,ラベルなしインスタンスの学習を指導するためにラベル付き情報を活用することで,半教師付き意味セグメンテーションのための新しい手法であるguidedmix-netを提案する。 具体的には,ラベル付きデータとラベル付きデータとの間の特徴アライメント目標を導入し,類似する画像ペアをキャプチャし,それらから混合入力を生成する。 クラスタ仮定に基づく相互情報伝達 (MITrans) は, 混合データ空間におけるラベルなしデータのより高度な精細化のための強力な知識モジュールであることが示されている。 ラベル付きサンプルを利用してラベルなしデータ学習をガイドするために,ラベルなしデータに対して高品質な擬似マスクを生成するマスク生成モジュールを提案する。 ラベル付きデータの教師付き学習とともに、ラベルなしデータの予測を混合データから生成された擬似マスクと共同で学習する。 PASCAL VOC 2012において,PASCAL-ContextとCityscapesの広範な実験により,競争的セグメンテーション精度を実現し,mIoUを従来の最先端アプローチに比べて+7$\%大幅に改善した GuidedMix-Netの有効性が示された。

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