論文の概要: Match me if you can: Semi-Supervised Semantic Correspondence Learning with Unpaired Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18540v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 16:05:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:34.048777
• Title: Match me if you can: Semi-Supervised Semantic Correspondence Learning with Unpaired Images
• Title（参考訳）: 可能ならマッチして: 半教師付きセマンティック対応学習と未ペア画像
• Authors: Jiwon Kim, Byeongho Heo, Sangdoo Yun, Seungryong Kim, Dongyoon Han,
• Abstract要約: 本稿では,意味的対応の学習に固有のデータ・ハングリー・マターが存在するという仮説に基づく。 我々は,機械の監督を通じて,ペア化されたキーポイントを確実に強化する単純な機械注釈器を実証する。 我々のモデルは,SPair-71k,PF-PASCAL,PF-WILLOWといった意味対応学習ベンチマークの最先端モデルを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.47980643420375
• License:
• Abstract: Semantic correspondence methods have advanced to obtaining high-quality correspondences employing complicated networks, aiming to maximize the model capacity. However, despite the performance improvements, they may remain constrained by the scarcity of training keypoint pairs, a consequence of the limited training images and the sparsity of keypoints. This paper builds on the hypothesis that there is an inherent data-hungry matter in learning semantic correspondences and uncovers the models can be more trained by employing densified training pairs. We demonstrate a simple machine annotator reliably enriches paired key points via machine supervision, requiring neither extra labeled key points nor trainable modules from unlabeled images. Consequently, our models surpass current state-of-the-art models on semantic correspondence learning benchmarks like SPair-71k, PF-PASCAL, and PF-WILLOW and enjoy further robustness on corruption benchmarks. Our code is available at https://github.com/naver-ai/matchme.
• Abstract（参考訳）: 意味対応手法は, 複雑なネットワークを用いて, モデル容量を最大化することを目的として, 高品質な対応を得るために進歩してきた。 しかし、性能改善にもかかわらず、訓練用キーポイントペアの不足、訓練用イメージの制限、キーポイントの空白などによって制約される可能性がある。 本稿では,意味的対応の学習に固有のデータ・ハングリー・マターが存在するという仮説に基づく。 簡単な機械アノテータは、ラベル付きキーポイントやラベルなし画像からのトレーニング可能なモジュールを必要とせず、機械の監督によってペア化されたキーポイントを確実に強化する。 その結果、SPair-71k、PF-PASCAL、PF-WILLOWといった意味対応学習ベンチマークの最先端モデルを超え、腐敗ベンチマークのさらなる堅牢性を楽しむことができた。 私たちのコードはhttps://github.com/naver-ai/matchme.comで公開されています。

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