論文の概要: Pseudo-label Alignment for Semi-supervised Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05359v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 05:56:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 13:39:14.265569
• Title: Pseudo-label Alignment for Semi-supervised Instance Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師付きインスタンスセグメンテーションのための擬似ラベルアライメント
• Authors: Jie Hu, Chen Chen, Liujuan Cao, Shengchuan Zhang, Annan Shu, Guannan Jiang, and Rongrong Ji
• Abstract要約: 擬似ラベルは半教師付きインスタンスセグメンテーションにおいて重要である。 既存のパイプラインでは、クラスやマスクの品質のミスマッチにより、貴重な情報を含む擬似ラベルをフィルタリングすることができる。 本稿では,疑似ラベル整合インスタンスセグメンテーション(PAIS)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.9616087910363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pseudo-labeling is significant for semi-supervised instance segmentation, which generates instance masks and classes from unannotated images for subsequent training. However, in existing pipelines, pseudo-labels that contain valuable information may be directly filtered out due to mismatches in class and mask quality. To address this issue, we propose a novel framework, called pseudo-label aligning instance segmentation (PAIS), in this paper. In PAIS, we devise a dynamic aligning loss (DALoss) that adjusts the weights of semi-supervised loss terms with varying class and mask score pairs. Through extensive experiments conducted on the COCO and Cityscapes datasets, we demonstrate that PAIS is a promising framework for semi-supervised instance segmentation, particularly in cases where labeled data is severely limited. Notably, with just 1\% labeled data, PAIS achieves 21.2 mAP (based on Mask-RCNN) and 19.9 mAP (based on K-Net) on the COCO dataset, outperforming the current state-of-the-art model, \ie, NoisyBoundary with 7.7 mAP, by a margin of over 12 points. Code is available at: \url{https://github.com/hujiecpp/PAIS}.
• Abstract（参考訳）: 疑似ラベルは、セミ教師付きインスタンスセグメンテーションにおいて重要であり、その後のトレーニングのためにアノテーションのないイメージからインスタンスマスクとクラスを生成する。 しかし、既存のパイプラインでは、クラスやマスクの品質のミスマッチにより、貴重な情報を含む擬似ラベルを直接フィルタリングすることができる。 この問題に対処するため,我々はpseudo-labelaligneding instance segmentation (pais) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 PAISでは,半教師付き損失項の重みを様々なクラスとマスクスコアペアで調整する動的整合損失(DALoss)を考案する。 COCOデータセットとCityscapesデータセットで実施された広範な実験を通じて、PAISが半教師付きインスタンスセグメンテーションのための有望なフレームワークであることを実証した。 特に1\%のラベル付きデータで、PAISはCOCOデータセット上で21.2 mAP(Mask-RCNNをベースとする)と19.9 mAP(K-Netをベースとする)を達成し、現在の最先端モデルであるShaie, NoisyBoundaryを7.7 mAPのマージンで上回っている。 コードは: \url{https://github.com/hujiecpp/PAIS}で入手できる。

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