論文の概要: Urban Scene Semantic Segmentation with Low-Cost Coarse Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07911v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 15:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 17:19:31.657548
• Title: Urban Scene Semantic Segmentation with Low-Cost Coarse Annotation
• Title（参考訳）: 低コスト粗アノテーションによる都市景観意味セグメンテーション
• Authors: Anurag Das, Yongqin Xian, Yang He, Zeynep Akata and Bernt Schiele
• Abstract要約: 粗いアノテーションは、セマンティックセグメンテーションモデルをトレーニングするための、低コストで非常に効果的な代替手段である。 粗い注釈付きデータの未ラベル領域の擬似ラベルを生成する粗大な自己学習フレームワークを提案する。 提案手法は,アノテーションの予算のごく一部で完全に注釈付けされたデータに匹敵する性能が得られるため,大幅な性能向上とアノテーションのコストトレードオフを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.72926721837726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For best performance, today's semantic segmentation methods use large and carefully labeled datasets, requiring expensive annotation budgets. In this work, we show that coarse annotation is a low-cost but highly effective alternative for training semantic segmentation models. Considering the urban scene segmentation scenario, we leverage cheap coarse annotations for real-world captured data, as well as synthetic data to train our model and show competitive performance compared with finely annotated real-world data. Specifically, we propose a coarse-to-fine self-training framework that generates pseudo labels for unlabeled regions of the coarsely annotated data, using synthetic data to improve predictions around the boundaries between semantic classes, and using cross-domain data augmentation to increase diversity. Our extensive experimental results on Cityscapes and BDD100k datasets demonstrate that our method achieves a significantly better performance vs annotation cost tradeoff, yielding a comparable performance to fully annotated data with only a small fraction of the annotation budget. Also, when used as pretraining, our framework performs better compared to the standard fully supervised setting.
• Abstract（参考訳）: 最高のパフォーマンスのために、今日のセマンティックセグメンテーションメソッドは、大きく慎重にラベル付けされたデータセットを使用し、高価なアノテーション予算を必要とする。 本稿では,粗末なアノテーションが,セマンティクスセグメンテーションモデルの学習に有効な選択肢であることを示す。 都市シーンのセグメンテーションシナリオを考えると,実世界のデータに対して安価で粗いアノテーションを活用し,合成データをトレーニングし,実世界のデータと比較して競争力を示す。 具体的には、粗い注釈付きデータの未ラベル領域の擬似ラベルを生成し、合成データを用いてセマンティッククラスの境界付近の予測を改善し、多様性を高めるためにクロスドメインデータ拡張を用いる。 cityscapesとbdd100kデータセットに関する広範な実験の結果から,この手法はアノテーションコストのトレードオフよりも大幅にパフォーマンスが向上し,アノテーション予算のごく一部で,完全にアノテーションされたデータに対して同等のパフォーマンスが得られていることが分かりました。 また,プレトレーニングとして使用する場合,標準の完全教師付き設定と比較して,フレームワークの性能が向上する。

関連論文リスト

• Scribbles for All: Benchmarking Scribble Supervised Segmentation Across Datasets [51.74296438621836]
  Scribbles for Allは、スクリブルラベルに基づいて訓練されたセマンティックセグメンテーションのためのラベルおよびトレーニングデータ生成アルゴリズムである。 弱い監督の源泉としてのスクリブルの主な制限は、スクリブルセグメンテーションのための挑戦的なデータセットの欠如である。 Scribbles for Allは、いくつかの人気のあるセグメンテーションデータセットのスクリブルラベルを提供し、密集したアノテーションを持つデータセットのスクリブルラベルを自動的に生成するアルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T15:29:08Z)
• A Self Supervised StyleGAN for Image Annotation and Classification with Extremely Limited Labels [35.43549147657739]
  画像アノテーションと分類のための自己教師型アプローチであるSS-StyleGANを提案する。 提案手法は,50と10の小さなラベル付きデータセットを用いて,強力な分類結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T09:46:50Z)
• ScribbleGen: Generative Data Augmentation Improves Scribble-supervised Semantic Segmentation [10.225021032417589]
  本稿では,スクリブル教師付きセマンティックセグメンテーションのための生成データ拡張手法であるScribbleGenを提案する。 セマンティックスクリブルに条件付き制御ネット拡散モデルを用いて,高品質なトレーニングデータを生成する。 我々のフレームワークは、完全に教師されたセグメンテーションを超越しても、小さなデータセットでのセグメンテーション性能を著しく改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T13:44:33Z)
• Pseudo Label-Guided Data Fusion and Output Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [9.93871075239635]
  より少ないアノテーションで医用画像のセグメンテーションを行うための平均教師ネットワーク上に構築されたPLGDFフレームワークを提案する。 本稿では,ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせてデータセットを効果的に拡張する,新しい擬似ラベル利用方式を提案する。 本フレームワークは,最先端の6つの半教師あり学習手法と比較して,優れた性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T06:36:43Z)
• Full or Weak annotations? An adaptive strategy for budget-constrained annotation campaigns [3.1318537187387787]
  セグメンテーションデータセットのアノテーション戦略を決定する新しい手法を提案する。 提案手法は, 分割と分類アノテーションの比率を連続的に決定し, 予算制約の収集を行う。 実験では、さまざまなアノテーション予算とデータセットに対して最適に非常に近いアノテーションが得られたことを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T08:41:54Z)
• LESS: Label-Efficient Semantic Segmentation for LiDAR Point Clouds [62.49198183539889]
  我々は,LiDAR点雲を用いた屋外シーンのためのラベル効率のよいセマンティックセマンティックセマンティクスパイプラインを提案する。 本手法は,半弱教師付き学習を用いて,効率的なラベリング手法を設計する。 提案手法は,100%ラベル付き完全教師付き手法と比較して,さらに競争力が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T19:13:36Z)
• MSeg: A Composite Dataset for Multi-domain Semantic Segmentation [100.17755160696939]
  セマンティックセグメンテーションデータセットを異なるドメインから統合する合成データセットであるMSegを提案する。 一般化と画素レベルのアノテーションのアライメントを調整し,2万枚以上のオブジェクトマスクを8万枚以上の画像で再現する。 MSegでトレーニングされたモデルは、WildDash-v1のリーダーボードで、トレーニング中にWildDashのデータに触れることなく、堅牢なセマンティックセグメンテーションのためにランク付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T16:16:35Z)
• Improving Zero and Few-Shot Abstractive Summarization with Intermediate Fine-tuning and Data Augmentation [101.26235068460551]
  大規模テキストコーパス上での自己教師対象による事前学習モデルは、英語テキスト要約タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成する。 モデルは通常、数十万のデータポイントで微調整されるが、これは新しいニッチなドメインに要約を適用する際に、実現不可能な要件である。 我々は、教師なし、データセット固有の方法で要約のための訓練済みモデルを微調整するための、WikiTransferと呼ばれる新しい一般化可能な手法を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T08:36:49Z)
• Improving Semantic Segmentation via Self-Training [75.07114899941095]
  半教師付きアプローチ,特に自己学習パラダイムを用いて,最先端の成果を得ることができることを示す。 まず、ラベル付きデータに基づいて教師モデルを訓練し、次にラベルなしデータの大規模なセット上で擬似ラベルを生成する。 私たちの堅牢なトレーニングフレームワークは、人名と擬似ラベルを共同で消化し、Cityscapes、CamVid、KITTIデータセット上で最高のパフォーマンスを達成することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T17:09:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。