論文の概要: Colour augmentation for improved semi-supervised semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04487v1
• Date: Sat, 9 Oct 2021 07:18:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 15:53:07.292399
• Title: Colour augmentation for improved semi-supervised semantic segmentation
• Title（参考訳）: セミ教師付きセマンティクスセグメンテーションにおける色拡張
• Authors: Geoff French and Michal Mackiewicz
• Abstract要約: 半教師付き分類の最先端結果を得たアプローチのクラスについて述べる。 最近の研究は、セグメンテーション問題に一貫性の正則化を使用する際の課題を探求している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9798034349981162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consistency regularization describes a class of approaches that have yielded state-of-the-art results for semi-supervised classification. While semi-supervised semantic segmentation proved to be more challenging, a number of successful approaches have been recently proposed. Recent work explored the challenges involved in using consistency regularization for segmentation problems. In their self-supervised work Chen et al. found that colour augmentation prevents a classification network from using image colour statistics as a short-cut for self-supervised learning via instance discrimination. Drawing inspiration from this we find that a similar problem impedes semi-supervised semantic segmentation and offer colour augmentation as a solution, improving semi-supervised semantic segmentation performance on challenging photographic imagery.
• Abstract（参考訳）: 一貫性正規化は、半教師付き分類の最先端結果をもたらすアプローチのクラスを記述する。 半教師付きセマンティックセグメンテーションはより困難であることが判明したが、最近多くの成功例が提案されている。 最近の研究は、セグメンテーション問題に一貫性の正規化を使用する際の課題を調査した。 自監督的な研究の中で、Chenらは、色増色により分類ネットワークが画像色統計をインスタンス識別による自己監督学習のショートカットとして使用するのを防ぐことを発見した。 このことから、類似した問題は半教師付きセマンティックセグメンテーションを阻害し、カラー拡張をソリューションとして提供し、挑戦的な写真画像におけるセミ教師付きセマンティックセグメンテーションのパフォーマンスを向上させることを見出した。

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