論文の概要: Conflict-Based Cross-View Consistency for Semi-Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01276v3
• Date: Sat, 25 Mar 2023 06:33:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 00:17:10.031462
• Title: Conflict-Based Cross-View Consistency for Semi-Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師付きセマンティックセグメンテーションのための衝突型クロスビュー整合性
• Authors: Zicheng Wang, Zhen Zhao, Xiaoxia Xing, Dong Xu, Xiangyu Kong, Luping Zhou
• Abstract要約: 半教師付きセマンティックセグメンテーション(SSS)は近年研究の関心が高まっている。 現在の手法は、しばしば擬似ラベリングプロセスの確証バイアスに悩まされる。 本稿では,2分岐協調学習フレームワークに基づく新しいコンフリクトベースクロスビュー整合性(CCVC)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.97083511196799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised semantic segmentation (SSS) has recently gained increasing research interest as it can reduce the requirement for large-scale fully-annotated training data. The current methods often suffer from the confirmation bias from the pseudo-labelling process, which can be alleviated by the co-training framework. The current co-training-based SSS methods rely on hand-crafted perturbations to prevent the different sub-nets from collapsing into each other, but these artificial perturbations cannot lead to the optimal solution. In this work, we propose a new conflict-based cross-view consistency (CCVC) method based on a two-branch co-training framework which aims at enforcing the two sub-nets to learn informative features from irrelevant views. In particular, we first propose a new cross-view consistency (CVC) strategy that encourages the two sub-nets to learn distinct features from the same input by introducing a feature discrepancy loss, while these distinct features are expected to generate consistent prediction scores of the input. The CVC strategy helps to prevent the two sub-nets from stepping into the collapse. In addition, we further propose a conflict-based pseudo-labelling (CPL) method to guarantee the model will learn more useful information from conflicting predictions, which will lead to a stable training process. We validate our new CCVC approach on the SSS benchmark datasets where our method achieves new state-of-the-art performance. Our code is available at https://github.com/xiaoyao3302/CCVC.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きセマンティクスセグメンテーション(sss)は、大規模な完全注釈トレーニングデータの必要性を低減できるため、近年研究の関心が高まっている。 現在の手法は、しばしば擬似ラベルプロセスからの確認バイアスに苦しむが、これは共学習フレームワークによって軽減される。 現在の共同学習ベースのSSS法は、異なるサブネットが互いに衝突することを防ぐために手作りの摂動に依存しているが、これらの人工摂動は最適解をもたらすことはできない。 本研究では,2つのサブネットに関連のない視点から情報的特徴を学習させることを目的とした,2分岐協調学習フレームワークに基づく新しいコンフリクトベースクロスビュー整合(CCVC)手法を提案する。 特に,2つのサブネットが特徴差損失を導入して同一入力から異なる特徴を学習することを奨励する新たなクロスビュー整合性(CVC)戦略を提案し,これらの特徴は入力の一貫性のある予測スコアを生成することが期待されている。 CVC戦略は、2つのサブネットが崩壊するのを防ぐのに役立つ。 さらに,コンフリクトベースの擬似ラベリング(CPL)手法を提案し,モデルが競合予測からより有用な情報を学ぶことを保証し,安定したトレーニングプロセスを実現する。 我々は,本手法が新しい最先端性能を実現するSSSベンチマークデータセットに対して,新しいCCVCアプローチを検証する。 私たちのコードはhttps://github.com/xiaoyao3302/ccvcで利用可能です。

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