論文の概要: Semi-Supervised Semantic Segmentation via Marginal Contextual Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13900v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 11:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 20:43:01.858073
• Title: Semi-Supervised Semantic Segmentation via Marginal Contextual Information
• Title（参考訳）: Marginal Contextual Information を用いた半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Moshe Kimhi, Shai Kimhi, Evgenii Zheltonozhskii, Or Litany, Chaim Baskin,
• Abstract要約: 半教師付きセマンティックセグメンテーションにおける擬似ラベルを強化する新しい信頼度向上手法を提案する。 S4MCと命名された本手法は,擬似ラベルの品質を維持しつつ,トレーニング中に使用するラベルなしデータの量を増加させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.721552758997225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel confidence refinement scheme that enhances pseudo labels in semi-supervised semantic segmentation. Unlike existing methods, which filter pixels with low-confidence predictions in isolation, our approach leverages the spatial correlation of labels in segmentation maps by grouping neighboring pixels and considering their pseudo labels collectively. With this contextual information, our method, named S4MC, increases the amount of unlabeled data used during training while maintaining the quality of the pseudo labels, all with negligible computational overhead. Through extensive experiments on standard benchmarks, we demonstrate that S4MC outperforms existing state-of-the-art semi-supervised learning approaches, offering a promising solution for reducing the cost of acquiring dense annotations. For example, S4MC achieves a 1.39 mIoU improvement over the prior art on PASCAL VOC 12 with 366 annotated images. The code to reproduce our experiments is available at https://s4mcontext.github.io/
• 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における擬似ラベルを強化する新しい信頼度向上手法を提案する。 本手法では, 近傍の画素をグループ化し, 擬似ラベルをまとめて考えることにより, 分割写像におけるラベルの空間的相関を考慮し, 低信頼度予測を単独でフィルタリングする既存手法と異なり, セグメンテーションマップにおけるラベルの空間的相関を利用する。 この文脈情報により、S4MCと呼ばれる手法は、擬似ラベルの品質を維持しながら、トレーニング中に使用するラベルなしデータの量を増大させ、全て無視できる計算オーバーヘッドを伴う。 標準ベンチマークに関する広範な実験を通じて、S4MCは既存の最先端の半教師付き学習手法よりも優れており、高密度アノテーションの取得コストを削減できる有望なソリューションを提供する。 例えば、S4MCは366の注釈付き画像を持つPASCAL VOC 12の先行技術よりも1.39 mIoUの改善を実現している。 実験を再現するコードはhttps://s4mcontext.github.io/で公開されている。

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