論文の概要: AutoEnsemble: Automated Ensemble Search Framework for Semantic Segmentation Using Image Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07898v2
• Date: Wed, 15 Mar 2023 07:41:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 10:24:41.629130
• Title: AutoEnsemble: Automated Ensemble Search Framework for Semantic Segmentation Using Image Labels
• Title（参考訳）: AutoEnsemble:イメージラベルを用いたセマンティックセグメンテーションのための自動アンサンブル検索フレームワーク
• Authors: Erik Ostrowski and Muhammad Shafique
• Abstract要約: 実世界で最先端のセマンティックセグメンテーションネットワークを採用する上で重要なボトルネックは、トレーニングラベルの可用性である。 クラスレベルで異なるセグメンテーション手法のセットに「擬似ラベル」のアンサンブルを用いた新しいフレームワーク「AutoEnsemble」を提案する。 擬似ラベルは、複数のセグメンテーションアプローチの強い点をシームレスに組み合わせ、予測品質を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.404169549562523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key bottleneck of employing state-of-the-art semantic segmentation networks in the real world is the availability of training labels. Standard semantic segmentation networks require massive pixel-wise annotated labels to reach state-of-the-art prediction quality. Hence, several works focus on semantic segmentation networks trained with only image-level annotations. However, when scrutinizing the state-of-the-art results in more detail, we notice that although they are very close to each other on average prediction quality, different approaches perform better in different classes while providing low quality in others. To address this problem, we propose a novel framework, AutoEnsemble, which employs an ensemble of the "pseudo-labels" for a given set of different segmentation techniques on a class-wise level. Pseudo-labels are the pixel-wise predictions of the image-level semantic segmentation frameworks used to train the final segmentation model. Our pseudo-labels seamlessly combine the strong points of multiple segmentation techniques approaches to reach superior prediction quality. We reach up to 2.4% improvement over AutoEnsemble's components. An exhaustive analysis was performed to demonstrate AutoEnsemble's effectiveness over state-of-the-art frameworks for image-level semantic segmentation.
• Abstract（参考訳）: 最先端のセマンティクスセグメンテーションネットワークを現実世界で採用する上で重要なボトルネックは、トレーニングラベルの可用性である。 標準的なセマンティクスセグメンテーションネットワークは、最先端の予測品質に達するために大量のピクセル単位で注釈付きラベルを必要とする。 したがって、いくつかの作品は画像レベルのアノテーションだけで訓練されたセマンティックセグメンテーションネットワークに焦点を当てている。 しかし、最先端の成果をより詳細に調べると、平均的な予測品質では互いに非常に近いが、異なるアプローチは異なるクラスでより優れた性能を示し、他のクラスでは低い品質を提供する。 この問題に対処するため,我々は,クラスレベルでの異なるセグメンテーション手法の集合に対して,"pseudo-labels"のアンサンブルを用いた,新しいフレームワークであるautoensembleを提案する。 Pseudo-labelsは、最終的なセグメンテーションモデルをトレーニングするために使用される画像レベルのセグメンテーションフレームワークのピクセルワイズ予測である。 擬似ラベルは複数のセグメンテーション手法の強い点をシームレスに組み合わせて予測精度を向上させる。 AutoEnsembleのコンポーネントよりも2.4%改善しています。 画像レベルのセマンティックセグメンテーションのための最先端フレームワークに対するAutoEnsembleの有効性を示すために、徹底的な分析を行った。

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