論文の概要: CorrMatch: Label Propagation via Correlation Matching for Semi-Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04300v3
• Date: Mon, 11 Dec 2023 02:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:35:34.651114
• Title: CorrMatch: Label Propagation via Correlation Matching for Semi-Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: CorrMatch:半教師付きセマンティックセグメンテーションのための相関マッチングによるラベル伝播
• Authors: Boyuan Sun, Yuqi Yang, Le Zhang, Ming-Ming Cheng, Qibin Hou
• Abstract要約: 本稿では、CorrMatchと呼ばれる、単純だが実行可能な半教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 相関写像は、同一カテゴリのクラスタリングピクセルを容易に実現できるだけでなく、良好な形状情報も含んでいることを観察する。 我々は,高信頼画素を拡大し,さらに掘り出すために,画素の対の類似性をモデル化して画素伝搬を行う。 そして、相関地図から抽出した正確なクラス非依存マスクを用いて、領域伝搬を行い、擬似ラベルを強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.89509052503222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a simple but performant semi-supervised semantic segmentation approach, called CorrMatch. Previous approaches mostly employ complicated training strategies to leverage unlabeled data but overlook the role of correlation maps in modeling the relationships between pairs of locations. We observe that the correlation maps not only enable clustering pixels of the same category easily but also contain good shape information, which previous works have omitted. Motivated by these, we aim to improve the use efficiency of unlabeled data by designing two novel label propagation strategies. First, we propose to conduct pixel propagation by modeling the pairwise similarities of pixels to spread the high-confidence pixels and dig out more. Then, we perform region propagation to enhance the pseudo labels with accurate class-agnostic masks extracted from the correlation maps. CorrMatch achieves great performance on popular segmentation benchmarks. Taking the DeepLabV3+ with ResNet-101 backbone as our segmentation model, we receive a 76%+ mIoU score on the Pascal VOC 2012 dataset with only 92 annotated images. Code is available at https://github.com/BBBBchan/CorrMatch.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,cormatch と呼ばれる,単純かつ高性能な半教師付き意味セグメンテーション手法を提案する。 以前のアプローチでは、ラベルのないデータを活用するために複雑なトレーニング戦略を採用しているが、位置のペア間の関係のモデリングにおける相関マップの役割を見逃している。 相関写像は、同一カテゴリのクラスタリングピクセルを容易に実現できるだけでなく、以前の研究が省略した優れた形状情報も含んでいる。 そこで本研究では,2つの新しいラベル伝播戦略を考案し,ラベルなしデータの利用効率を向上させることを目的とする。 まず,高信頼画素を広げ,さらに掘り出すために,画素の対の類似性をモデル化して画素伝搬を行う。 次に、相関マップから抽出した正確なクラス非依存マスクを用いて、擬似ラベルを強化するために領域伝搬を行う。 CorrMatchは人気のあるセグメンテーションベンチマークで優れたパフォーマンスを実現している。 DeepLabV3+とResNet-101のバックボーンをセグメンテーションモデルとして、92のアノテート画像しか持たないPascal VOC 2012データセットで76%以上のmIoUスコアを受け取りました。 コードはhttps://github.com/BBBBchan/CorrMatch.comで入手できる。

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