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。

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