論文の概要: ISLE: A Framework for Image Level Semantic Segmentation Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07898v4
• Date: Fri, 15 Sep 2023 14:18:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 18:36:04.393770
• Title: ISLE: A Framework for Image Level Semantic Segmentation Ensemble
• Title（参考訳）: ISLE: 画像レベルのセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのフレームワーク
• Authors: Erik Ostrowski and Muhammad Shafique
• Abstract要約: 従来のセマンティック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到達するために、大量のピクセル単位のアノテートラベルを必要とする。 クラスレベルで異なるセマンティック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るISLEを提案する。 私たちはISLEの個々のコンポーネントよりも2.4%改善しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.137284292672375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One key bottleneck of employing state-of-the-art semantic segmentation networks in the real world is the availability of training labels. Conventional 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 results of state-of-the-art in more detail, we notice that they are remarkably 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, ISLE, which employs an ensemble of the "pseudo-labels" for a given set of different semantic 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 ISLE's individual components. An exhaustive analysis was performed to demonstrate ISLE'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ック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のひとつは、トレーニングラベルの可用性だ。 従来の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、平均予測品質において互いに非常に近いことが分かり、異なるアプローチが異なるクラスでより良く機能し、他のクラスで低い品質を提供する。 この問題に対処するため,我々は,クラスレベルで異なる意味セグメンテーション手法のセットに対して,"pseudo-labels" のアンサンブルを用いた新しい枠組みである isle 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。 私たちはISLEの個々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ISLEの有効性を示すために、徹底的な分析を行った。

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