論文の概要: Soft labelling for semantic segmentation: Bringing coherence to label down-sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13961v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 17:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 14:42:50.344352
• Title: Soft labelling for semantic segmentation: Bringing coherence to label down-sampling
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのソフトラベリング:ラベルダウンサンプリングにコヒーレンスをもたらす
• Authors: Roberto Alcover-Couso, Marcos Escudero-Vinolo and Juan C. SanMiguel
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションでは、限られたリソースのためにデータダウンサンプリングを訓練することが一般的である。 本稿では,ダウンサンプリング前に構造的コンテンツを利用するラベルダウンサンプリングのソフトラベル化手法を提案する。 この提案はまた、表現不足のセマンティッククラスに対してよりリッチなアノテーションを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.594690453263829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In semantic segmentation, training data down-sampling is commonly performed because of limited resources, adapting image size to the model input, or improving data augmentation. This down-sampling typically employs different strategies for the image data and the annotated labels. Such discrepancy leads to mismatches between the down-sampled pixels and labels. Hence, training performance significantly decreases as the down-sampling factor increases. In this paper, we bring together the downsampling strategies for the image data and annotated labels. To that aim, we propose a soft-labeling method for label down-sampling that takes advantage of structural content prior to down-sampling. Thereby, fully aligning softlabels with image data to keep the distribution of the sampled pixels. This proposal also produces richer annotations for under-represented semantic classes. Altogether, it permits training competitive models at lower resolutions. Experiments show that the proposal outperforms other downsampling strategies. Moreover, state of the art performance is achieved for reference benchmarks, but employing significantly less computational resources than other approaches. This proposal enables competitive research for semantic segmentation under resource constraints.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションでは、限られたリソース、画像サイズをモデル入力に適応させたり、データ拡張を改善したりするため、トレーニングデータダウンサンプリングが一般的である。 このダウンサンプリングは通常、画像データと注釈付きラベルに対して異なる戦略を用いる。 このような不一致は、ダウンサンプルピクセルとラベルのミスマッチにつながる。 したがって、ダウンサンプリング係数が増加するとトレーニング性能が著しく低下する。 本稿では,画像データと注釈付きラベルのダウンサンプリング戦略を統合する。 そこで本研究では,ダウンサンプリングに先立って,構造的コンテンツを利用したラベルダウンサンプリングのソフトラベル化手法を提案する。 これにより、ソフトラベルを画像データと完全に整合させ、サンプル画素の分布を維持する。 この提案は、未表現のセマンティクスクラスに対するよりリッチなアノテーションも生成する。 また、低解像度で競争モデルを訓練することができる。 実験によると、この提案は他のダウンサンプリング戦略よりも優れている。 さらに、技術性能は参照ベンチマークで達成されるが、計算資源は他の手法に比べてはるかに少ない。 本提案は,資源制約下における意味セグメンテーションの競合研究を可能にする。

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