論文の概要: Semi-Supervised Semantic Segmentation With Region Relevance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11539v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 04:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 17:53:05.051684
• Title: Semi-Supervised Semantic Segmentation With Region Relevance
• Title（参考訳）: 地域関係を考慮した半監督セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Rui Chen, Tao Chen, Qiong Wang, Yazhou Yao
• Abstract要約: 半教師付きセマンティックセグメンテーションは、少数のラベル付きデータと多くのラベルなしデータから学ぶことを目的としている。 最も一般的なアプローチは、トレーニングデータを増やすためにラベルのない画像のための擬似ラベルを生成することである。 本稿では、上記の問題を緩和する地域関連ネットワーク(RRN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.92449538610617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised semantic segmentation aims to learn from a small amount of labeled data and plenty of unlabeled ones for the segmentation task. The most common approach is to generate pseudo-labels for unlabeled images to augment the training data. However, the noisy pseudo-labels will lead to cumulative classification errors and aggravate the local inconsistency in prediction. This paper proposes a Region Relevance Network (RRN) to alleviate the problem mentioned above. Specifically, we first introduce a local pseudo-label filtering module that leverages discriminator networks to assess the accuracy of the pseudo-label at the region level. A local selection loss is proposed to mitigate the negative impact of wrong pseudo-labels in consistency regularization training. In addition, we propose a dynamic region-loss correction module, which takes the merit of network diversity to further rate the reliability of pseudo-labels and correct the convergence direction of the segmentation network with a dynamic region loss. Extensive experiments are conducted on PASCAL VOC 2012 and Cityscapes datasets with varying amounts of labeled data, demonstrating that our proposed approach achieves state-of-the-art performance compared to current counterparts.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きセマンティックセグメンテーションは、少量のラベル付きデータと、セグメンテーションタスクのためのラベルなしデータから学ぶことを目的としている。 最も一般的なアプローチは、トレーニングデータを強化するためにラベルなし画像の擬似ラベルを生成することである。 しかし、ノイズの多い擬似ラベルは累積的分類誤差を生じさせ、予測の局所的不整合を悪化させる。 本稿では、上記の問題を緩和する地域関連ネットワーク(RRN)を提案する。 具体的には,まず識別器ネットワークを活用した局所的な擬似ラベルフィルタリングモジュールを導入し,領域レベルでの擬似ラベルの精度を評価する。 一貫性正規化トレーニングにおける誤った擬似ラベルの悪影響を軽減するために,局所的選択損失を提案する。 さらに,ネットワーク多様性の利点を生かして,疑似ラベルの信頼性をさらに評価し,動的領域損失でセグメントネットワークの収束方向を補正する動的領域損失補正モジュールを提案する。 PASCAL VOC 2012とCityscapesのデータセットにラベル付きデータを多用した大規模な実験を行い、提案手法が現在のデータと比較して最先端の性能を達成することを示した。

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