論文の概要: Semi-Supervised Semantic Segmentation Based on Pseudo-Labels: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01909v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 10:06:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:32:31.673551
• Title: Semi-Supervised Semantic Segmentation Based on Pseudo-Labels: A Survey
• Title（参考訳）: 擬似ラベルに基づく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:調査
• Authors: Lingyan Ran, Yali Li, Guoqiang Liang, Yanning Zhang,
• Abstract要約: 本総説は, 半教師付きセマンティックセグメンテーション分野における擬似ラベル手法に関する最新の研究成果について, 包括的かつ組織的に概観することを目的としている。 さらに,医用およびリモートセンシング画像のセグメンテーションにおける擬似ラベル技術の適用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.47197748663787
• License:
• Abstract: Semantic segmentation is an important and popular research area in computer vision that focuses on classifying pixels in an image based on their semantics. However, supervised deep learning requires large amounts of data to train models and the process of labeling images pixel by pixel is time-consuming and laborious. This review aims to provide a first comprehensive and organized overview of the state-of-the-art research results on pseudo-label methods in the field of semi-supervised semantic segmentation, which we categorize from different perspectives and present specific methods for specific application areas. In addition, we explore the application of pseudo-label technology in medical and remote-sensing image segmentation. Finally, we also propose some feasible future research directions to address the existing challenges.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション、Semantic segmentation)は、コンピュータビジョンにおいて重要な研究領域であり、セマンティックスに基づいて画像中のピクセルを分類することに焦点を当てている。 しかし、教師付きディープラーニングは、モデルを訓練するために大量のデータを必要とし、ピクセル単位で画像のラベル付けを行うプロセスは、時間と労力を要する。 本総説は, 半教師付きセマンティックセグメンテーションの分野における擬似ラベル手法に関する最新の研究成果について, 様々な視点から分類し, 特定の応用分野の具体的な方法を示すものである。 さらに,医用およびリモートセンシング画像のセグメンテーションにおける擬似ラベル技術の適用について検討する。 最後に,既存の課題に対処するための今後の研究の方向性についても提案する。

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