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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14019v2
• Date: Sun, 26 Nov 2023 00:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 18:05:32.923815
• 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,少数のラベル付きサンプルと多数のラベル付きサンプルにアクセス可能な半教師付きサルエント物体検出法について検討した。 本研究では,条件付きエネルギーベースモデルの潜伏変数を用いて,人体給与ラベルの性質をモデル化する。 ラベル付きサンプルは1/16に過ぎず,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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.0990691497574
• 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, which is time-consuming and expensive to obtain. We study semi-supervised salient object detection, with access to a small number of labeled samples and a large number of unlabeled samples. Specifically, we present a pseudo label based learn-ing framework with a Conditional Energy-based Model. We model the stochastic nature of human saliency labels using the stochastic latent variable of the Conditional Energy-based Model. It further enables generation of a high-quality pixel-wise uncertainty map, highlighting the reliability of corresponding pseudo label generated for the unlabeled sample. This minimises the contribution of low-certainty pseudo labels in optimising the model, preventing the error propagation. Experimental results show that the proposed strategy can effectively explore the contribution of unlabeled data. With only 1/16 labeled samples, our model achieves competitive performance compared with state-of-the-art fully-supervised models.
• Abstract（参考訳）: 既存の有能なオブジェクト検出モデルの成功は、大きなピクセル単位でラベル付けされたトレーニングデータセットに依存している。 我々は,少数のラベル付きサンプルと多数のラベル付きサンプルにアクセス可能な半教師付きサルエント物体検出について検討した。 具体的には,条件付エネルギーベースモデルを用いた擬似ラベル学習フレームワークを提案する。 条件付エネルギーベースモデルの確率的潜在変数を用いて,人間の給与ラベルの確率的性質をモデル化する。 さらに、未ラベルサンプルに対して生成された対応する擬似ラベルの信頼性を強調して、高品質な画素単位の不確かさマップを作成することができる。 これにより、モデル最適化における低確かさの擬似ラベルの寄与を最小化し、エラーの伝播を防止できる。 実験の結果,提案手法はラベルなしデータの寄与を効果的に探究できることがわかった。 ラベル付きサンプルは1/16に過ぎず,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。

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