論文の概要: Unsupervised Domain Adaptive Salient Object Detection Through Uncertainty-Aware Pseudo-Label Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13170v1
• Date: Sat, 26 Feb 2022 16:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 09:21:43.931542
• Title: Unsupervised Domain Adaptive Salient Object Detection Through Uncertainty-Aware Pseudo-Label Learning
• Title（参考訳）: 不確かさを意識した擬似ラベル学習による教師なしドメイン適応有能物体検出
• Authors: Pengxiang Yan, Ziyi Wu, Mengmeng Liu, Kun Zeng, Liang Lin, Guanbin Li
• Abstract要約: そこで本研究では,手動のアノテーションを使わずに,自然に高いピクセルラベル品質を有する合成・クリーンなラベルから,サリエンスを学習することを提案する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセット上で,既存の最先端の深層教師なしSOD法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.00026716576546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning significantly boost the performance of salient object detection (SOD) at the expense of labeling larger-scale per-pixel annotations. To relieve the burden of labor-intensive labeling, deep unsupervised SOD methods have been proposed to exploit noisy labels generated by handcrafted saliency methods. However, it is still difficult to learn accurate saliency details from rough noisy labels. In this paper, we propose to learn saliency from synthetic but clean labels, which naturally has higher pixel-labeling quality without the effort of manual annotations. Specifically, we first construct a novel synthetic SOD dataset by a simple copy-paste strategy. Considering the large appearance differences between the synthetic and real-world scenarios, directly training with synthetic data will lead to performance degradation on real-world scenarios. To mitigate this problem, we propose a novel unsupervised domain adaptive SOD method to adapt between these two domains by uncertainty-aware self-training. Experimental results show that our proposed method outperforms the existing state-of-the-art deep unsupervised SOD methods on several benchmark datasets, and is even comparable to fully-supervised ones.
• Abstract（参考訳）: 深層学習の最近の進歩は、より大規模なピクセル単位のアノテーションのラベル付けを犠牲にして、サルエントオブジェクト検出(SOD)の性能を著しく向上させた。 労働集約ラベリングの負担を軽減するため,手作りサリエンシ法によるノイズラベルの活用を目的とした深層無監督SOD法が提案されている。 しかし、荒々しい騒音ラベルから正確な精度の詳細を学習することは依然として困難である。 本稿では,手動のアノテーションを使わずに,自然に高いピクセルラベル品質を有する合成ラベルから,サリエンスを学習することを提案する。 具体的には,新しい合成sodデータセットを単純なコピーペースト戦略で構築する。 合成シナリオと実世界のシナリオの外観の違いを考えると、合成データで直接トレーニングすると、実世界のシナリオではパフォーマンスが低下する。 この問題を軽減するために,不確実性を考慮した自己学習により,これら2つの領域に適応する新しい非教師付きドメイン適応型SOD法を提案する。 実験の結果,提案手法はいくつかのベンチマークデータセット上で,既存の最先端の非教師付きSOD法よりも優れており,完全教師付きSOD法と同等であることがわかった。

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