Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inconsistency Masks: Removing the Uncertainty from Input-Pseudo-Label Pairs

論文の概要: Inconsistency Masks: Removing the Uncertainty from Input-Pseudo-Label Pairs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14387v2
Date: Sat, 13 Apr 2024 12:26:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 22:38:10.025322
Title: Inconsistency Masks: Removing the Uncertainty from Input-Pseudo-Label Pairs
Title（参考訳）: 不整合マスク:入力-擬似ラベルペアから不確かさを取り除く
Authors: Michael R. H. Vorndran, Bernhard F. Roeck,
Abstract要約: Inconsistency Masks (IM) は、画像と擬似ラベルのペアの不確実性をフィルタリングし、セグメンテーションの品質を大幅に向上させる新しい手法である。 4つの多様なデータセットに対して10%のラベル付きデータで強力なセグメンテーション結果を得る。 3つのハイブリッドアプローチは、完全にラベル付けされたデータセットでトレーニングされたモデルよりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Efficiently generating sufficient labeled data remains a major bottleneck in deep learning, particularly for image segmentation tasks where labeling requires significant time and effort. This study tackles this issue in a resource-constrained environment, devoid of extensive datasets or pre-existing models. We introduce Inconsistency Masks (IM), a novel approach that filters uncertainty in image-pseudo-label pairs to substantially enhance segmentation quality, surpassing traditional semi-supervised learning techniques. Employing IM, we achieve strong segmentation results with as little as 10% labeled data, across four diverse datasets and it further benefits from integration with other techniques, indicating broad applicability. Notably on the ISIC 2018 dataset, three of our hybrid approaches even outperform models trained on the fully labeled dataset. We also present a detailed comparative analysis of prevalent semi-supervised learning strategies, all under uniform starting conditions, to underline our approach's effectiveness and robustness. The full code is available at: https://github.com/MichaelVorndran/InconsistencyMasks
Abstract（参考訳）: 十分なラベル付きデータを効率的に生成することは、特にラベル付けにかなりの時間と労力を要するイメージセグメンテーションタスクにおいて、ディープラーニングにおいて大きなボトルネックとなっている。本研究は、リソース制約のある環境において、広範囲なデータセットや既存のモデルが欠如している問題に対処する。 Inconsistency Masks (IM) は,画像と擬似ラベルのペアの不確かさをフィルタし,セグメンテーション品質を大幅に向上させる手法である。 IMを利用すると、ラベル付きデータの10%以下で強力なセグメンテーション結果が得られ、4つの多様なデータセットにまたがって、他の技術との統合によるさらなるメリットが示され、幅広い適用性を示している。特にISIC 2018データセットでは、3つのハイブリッドアプローチが、完全にラベル付けされたデータセットでトレーニングされたモデルよりも優れています。また,本手法の有効性とロバスト性を明らかにするために,一様開始条件下で,一般的な半教師付き学習戦略の詳細な比較分析を行った。完全なコードは、https://github.com/MichaelVorndran/InconsistencyMasksで入手できる。

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