論文の概要: Contrastive Semi-supervised Learning for Underwater Image Restoration via Reliable Bank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09101v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 06:14:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:36:05.318930
• Title: Contrastive Semi-supervised Learning for Underwater Image Restoration via Reliable Bank
• Title（参考訳）: 信頼銀行による水中画像復元のためのコントラスト半教師付き学習
• Authors: Shirui Huang, Keyan Wang, Huan Liu, Jun Chen and Yunsong Li
• Abstract要約: 平均教師付きtextbfSemi-supervised textbfUnderwater textbfImage textbfRestoration (textbfSemi-UIR) フレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,SOTA法よりも定量的に,質的に明らかに改善されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.46437948000374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the remarkable achievement of recent underwater image restoration techniques, the lack of labeled data has become a major hurdle for further progress. In this work, we propose a mean-teacher based \textbf{Semi}-supervised \textbf{U}nderwater \textbf{I}mage \textbf{R}estoration (\textbf{Semi-UIR}) framework to incorporate the unlabeled data into network training. However, the naive mean-teacher method suffers from two main problems: (1) The consistency loss used in training might become ineffective when the teacher's prediction is wrong. (2) Using L1 distance may cause the network to overfit wrong labels, resulting in confirmation bias. To address the above problems, we first introduce a reliable bank to store the ``best-ever" outputs as pseudo ground truth. To assess the quality of outputs, we conduct an empirical analysis based on the monotonicity property to select the most trustworthy NR-IQA method. Besides, in view of the confirmation bias problem, we incorporate contrastive regularization to prevent the overfitting on wrong labels. Experimental results on both full-reference and non-reference underwater benchmarks demonstrate that our algorithm has obvious improvement over SOTA methods quantitatively and qualitatively. Code has been released at \href{https://github.com/Huang-ShiRui/Semi-UIR}{https://github.com/Huang-ShiRui/Semi-UIR}.
• Abstract（参考訳）: 最近の水中画像復元技術の顕著な成果にもかかわらず、ラベル付きデータの欠如はさらなる進歩の大きなハードルとなっている。 本研究では,ネットワークトレーニングにラベルのないデータを組み込むために,平均教師ベースの \textbf{semi}-supervised \textbf{u}nderwater \textbf{i}mage \textbf{r}estoration (\textbf{semi-uir}) フレームワークを提案する。 しかし,(1)教師の予測が間違っている場合,学習における一貫性の喪失は効果を欠く可能性がある。 2)L1距離を使用すると、ネットワークが間違ったラベルをオーバーフィットさせ、確認バイアスが発生する可能性がある。 上記の問題に対処するため,まず信頼性の高い銀行を導入し,<best-ever>出力を疑似基底真理として保存する。 出力の質を評価するために,単調性特性に基づく経験的解析を行い,最も信頼性の高いNR-IQA法を選択する。 また,確認バイアス問題の観点からは,誤りラベルのオーバーフィットを防止するため,対比正規化を取り入れている。 完全参照型および非参照型水中ベンチマークによる実験結果から,本アルゴリズムはSOTA法よりも定量的かつ定性的に改善されていることが示された。 コードは \href{https://github.com/Huang-ShiRui/Semi-UIR}{https://github.com/Huang-ShiRui/Semi-UIR} でリリースされた。

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