論文の概要: Self Semi Supervised Neural Architecture Search for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12646v1
• Date: Sat, 29 Jan 2022 19:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 15:43:19.537341
• Title: Self Semi Supervised Neural Architecture Search for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための自己半教師型ニューラルネットワーク探索
• Authors: Lo\"ic Pauletto and Massih-Reza Amini and Nicolas Winckler
• Abstract要約: セグメンテーションの課題に対する自己監督と半教師付き学習に基づくニューラルアーキテクチャ検索戦略を提案する。 このアプローチは、このタスクに最適化されたニューラルネットワークモデルを構築します。 CityscapesとPASCAL VOC 2012データセットの実験では、発見されたニューラルネットワークは最先端の手作りNNモデルよりも効率的であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.488575826304023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a Neural Architecture Search strategy based on self supervision and semi-supervised learning for the task of semantic segmentation. Our approach builds an optimized neural network (NN) model for this task by jointly solving a jigsaw pretext task discovered with self-supervised learning over unlabeled training data, and, exploiting the structure of the unlabeled data with semi-supervised learning. The search of the architecture of the NN model is performed by dynamic routing using a gradient descent algorithm. Experiments on the Cityscapes and PASCAL VOC 2012 datasets demonstrate that the discovered neural network is more efficient than a state-of-the-art hand-crafted NN model with four times less floating operations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,セマンティックセグメンテーションタスクのための自己管理と半教師付き学習に基づくニューラルアーキテクチャ探索戦略を提案する。 提案手法は,未ラベル学習データ上で自己教師付き学習によって発見されたジグソー述語タスクを共同で解き,未ラベルデータの構造を半教師付き学習で活用することにより,このタスクに最適化されたニューラルネットワーク(NN)モデルを構築する。 NNモデルのアーキテクチャの探索は勾配降下アルゴリズムを用いて動的ルーティングによって行われる。 CityscapesとPASCAL VOC 2012データセットの実験では、発見されたニューラルネットワークは、浮動小数点演算の4倍少ない最先端の手作りNNモデルよりも効率的であることが示されている。

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