論文の概要: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Teacher Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01327v1
• Date: Sat, 3 Sep 2022 05:02:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:49:52.123803
• Title: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Teacher Training
• Title（参考訳）: クロストレーニングによる半監督セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Hui Xiao, Li Dong, Kangkang Song, Hao Xu, Shuibo Fu, Diqun Yan, Chengbin Peng
• Abstract要約: 本研究は,従来の半教師あり学習アプローチを大幅に改善する3つのモジュールを用いた教員間学習フレームワークを提案する。 コアはクロス教師モジュールであり、ピアネットワーク間の結合と教師と学生ネットワーク間のエラー蓄積を同時に低減することができる。 高レベルモジュールはラベル付きデータからラベルなしデータに高品質な知識を転送し、特徴空間におけるクラス間の分離を促進する。 低レベルのモジュールは、ピアネットワーク間の高品質な機能から学習する低品質の機能を促進することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.015346488847902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks can achieve remarkable performance in semantic segmentation tasks. However, such neural network approaches heavily rely on costly pixel-level annotation. Semi-supervised learning is a promising resolution to tackle this issue, but its performance still far falls behind the fully supervised counterpart. This work proposes a cross-teacher training framework with three modules that significantly improves traditional semi-supervised learning approaches. The core is a cross-teacher module, which could simultaneously reduce the coupling among peer networks and the error accumulation between teacher and student networks. In addition, we propose two complementary contrastive learning modules. The high-level module can transfer high-quality knowledge from labeled data to unlabeled ones and promote separation between classes in feature space. The low-level module can encourage low-quality features learning from the high-quality features among peer networks. In experiments, the cross-teacher module significantly improves the performance of traditional student-teacher approaches, and our framework outperforms stateof-the-art methods on benchmark datasets. Our source code of CTT will be released.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークはセマンティックセグメンテーションタスクにおいて顕著な性能を達成することができる。 しかし、そのようなニューラルネットワークアプローチはコストの高いピクセルレベルのアノテーションに大きく依存している。 半教師付き学習はこの問題に対処するための有望な解決だが、その性能は依然として完全に教師付き学習に遅れている。 本研究は,従来の半教師学習アプローチを大幅に改善する3つのモジュールによる教師間トレーニングフレームワークを提案する。 コアはクロス教師モジュールであり、ピアネットワーク間の結合と教師と学生ネットワーク間のエラー蓄積を同時に低減することができる。 さらに,相補的なコントラスト学習モジュールを2つ提案する。 高レベルモジュールはラベル付きデータからラベルなしデータに高品質な知識を転送し、特徴空間におけるクラス間の分離を促進する。 低レベルモジュールは、ピアネットワーク間の高品質な機能から学ぶ低品質の機能を促進する。 実験では、cross-teacherモジュールが従来の学生-教師のアプローチのパフォーマンスを大幅に向上させ、ベンチマークデータセットで最先端のメソッドを上回っています。 cttのソースコードがリリースされます。

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