論文の概要: Semi-supervised Salient Object Detection with Effective Confidence Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14019v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 07:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 15:26:25.160706
• Title: Semi-supervised Salient Object Detection with Effective Confidence Estimation
• Title（参考訳）: 有効信頼度推定による半教師付きサルエント物体検出
• Authors: Jiawei Liu, Jing Zhang, Nick Barnes
• Abstract要約: 本研究では,半教師付き有向物体検出法について検討し,ラベル付きデータセットレベルの信頼度推定問題として定式化する。 我々は、有効潜時空間探索のためにエネルギーを基礎とした新しい潜時変動モデルを導入し、より信頼性の高い信頼性マップを作成する。 実験結果から,提案手法は従来のトレーニングデータセットからのアノテーションの1/16しか使用せず,最先端の完全教師付きモデルと比較して競争性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.463091196871176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The success of existing salient object detection models relies on a large pixel-wise labeled training dataset. How-ever, collecting such a dataset is not only time-consuming but also very expensive. To reduce the labeling burden, we study semi-supervised salient object detection, and formulate it as an unlabeled dataset pixel-level confidence estimation problem by identifying pixels with less confident predictions. Specifically, we introduce a new latent variable model with an energy-based prior for effective latent space exploration, leading to more reliable confidence maps. With the proposed strategy, the unlabelled images can effectively participate in model training. Experimental results show that the proposed solution, using only 1/16 of the annotations from the original training dataset, achieves competitive performance compared with state-of-the-art fully supervised models.
• Abstract（参考訳）: 既存のsalientオブジェクト検出モデルの成功は、大きなピクセル単位のラベル付きトレーニングデータセットに依存している。 いずれにせよ、このようなデータセットの収集には時間を要するだけでなく、非常にコストもかかる。 ラベル付けの負担を軽減するため,半教師付きサルエント物体検出を検討,自信のない予測で画素を識別することでラベルなしデータセットの信頼度推定問題として定式化する。 具体的には、有効な潜在空間探査のためのエネルギーベースプリエントを持つ新しい潜在変数モデルを導入し、より信頼性の高い信頼度マップを作成する。 提案した戦略により、非ラベル画像はモデルトレーニングに効果的に参加できる。 実験結果から,提案手法は従来のトレーニングデータセットからのアノテーションの1/16しか使用せず,最先端の完全教師付きモデルと比較して競争性能が向上することがわかった。

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