論文の概要: Using Unreliable Pseudo-Labels for Label-Efficient Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02314v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 09:40:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 18:36:44.656467
• Title: Using Unreliable Pseudo-Labels for Label-Efficient Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ラベル効率のよい意味セグメンテーションのための信頼できない擬似ラベルの使用
• Authors: Haochen Wang and Yuchao Wang and Yujun Shen and Junsong Fan and Yuxi Wang and Zhaoxiang Zhang
• Abstract要約: 私たちは、すべてのピクセルがモデルトレーニングに重要であり、信頼できない、曖昧なピクセルでさえも重要だと論じます。 我々は予測のエントロピーを通して信頼できないピクセルを分離し、信頼できない各ピクセルを負のキーからなるカテゴリワイドキューにプッシュする。 トレーニングの進化を考えると、信頼できない分割の閾値を適応的に調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.00980163865495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The crux of label-efficient semantic segmentation is to produce high-quality pseudo-labels to leverage a large amount of unlabeled or weakly labeled data. A common practice is to select the highly confident predictions as the pseudo-ground-truths for each pixel, but it leads to a problem that most pixels may be left unused due to their unreliability. However, we argue that every pixel matters to the model training, even those unreliable and ambiguous pixels. Intuitively, an unreliable prediction may get confused among the top classes, however, it should be confident about the pixel not belonging to the remaining classes. Hence, such a pixel can be convincingly treated as a negative key to those most unlikely categories. Therefore, we develop an effective pipeline to make sufficient use of unlabeled data. Concretely, we separate reliable and unreliable pixels via the entropy of predictions, push each unreliable pixel to a category-wise queue that consists of negative keys, and manage to train the model with all candidate pixels. Considering the training evolution, we adaptively adjust the threshold for the reliable-unreliable partition. Experimental results on various benchmarks and training settings demonstrate the superiority of our approach over the state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: ラベル効率の高い意味セグメンテーションの要点は、大量のラベルなしまたは弱いラベル付きデータを活用するために高品質の擬似ラベルを生成することである。 一般的な方法は、各ピクセルの疑似接頭文字として高度に自信のある予測を選択することであるが、信頼できないため、ほとんどのピクセルが使用できないという問題を引き起こす。 しかし、各ピクセルはモデルトレーニングに重要であり、信頼できない、曖昧なピクセルでさえも重要であると我々は主張する。 直感的には、信頼できない予測はトップクラスの間で混乱するかもしれないが、残りのクラスに属さないピクセルには自信があるはずだ。 したがって、そのようなピクセルは、最もありそうもないカテゴリの負の鍵として説得的に扱うことができる。 そこで我々は,ラベルのないデータを十分に活用する効果的なパイプラインを開発した。 具体的には、予測のエントロピーを通じて信頼できない画素を分離し、信頼できない各ピクセルを負のキーからなるカテゴリワイドキューにプッシュし、すべての候補画素でモデルをトレーニングする。 トレーニングの進化を考慮して,信頼できないパーティションのしきい値を適応的に調整する。 様々なベンチマークとトレーニング設定の実験結果から、最先端の代替案に対するアプローチの優位性を示す。

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