論文の概要: Semi-supervised Video Semantic Segmentation Using Unreliable Pseudo Labels for PVUW2024

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00587v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 01:37:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:15:52.092937
• Title: Semi-supervised Video Semantic Segmentation Using Unreliable Pseudo Labels for PVUW2024
• Title（参考訳）: PVUW2024のための信頼できない擬似ラベルを用いた半教師付きビデオセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Biao Wu, Diankai Zhang, Si Gao, Chengjian Zheng, Shaoli Liu, Ning Wang,
• Abstract要約: 信頼できない擬似ラベルに基づく半教師付きビデオセマンティックセグメンテーション手法を採用する。 本手法では,mIoUが63.71%,67.83%,最終試験が67.83%であった。 CVPR 2024におけるワイルドチャレンジにおけるビデオ・シーン・パーシングの第1位を獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.274092278786966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pixel-level Scene Understanding is one of the fundamental problems in computer vision, which aims at recognizing object classes, masks and semantics of each pixel in the given image. Compared with image scene parsing, video scene parsing introduces temporal information, which can effectively improve the consistency and accuracy of prediction,because the real-world is actually video-based rather than a static state. In this paper, we adopt semi-supervised video semantic segmentation method based on unreliable pseudo labels. Then, We ensemble the teacher network model with the student network model to generate pseudo labels and retrain the student network. Our method achieves the mIoU scores of 63.71% and 67.83% on development test and final test respectively. Finally, we obtain the 1st place in the Video Scene Parsing in the Wild Challenge at CVPR 2024.
• Abstract（参考訳）: 画像内の各ピクセルのオブジェクトクラス、マスク、セマンティクスを認識することを目的としている。 映像シーン解析と比較して、映像シーン解析は時間的情報を導入し、実際の世界は静的な状態ではなく、実際にビデオベースであるため、予測の一貫性と精度を効果的に向上させることができる。 本稿では,信頼できない擬似ラベルに基づく半教師付きビデオセマンティックセグメンテーション手法を採用する。 そこで,教師ネットワークモデルを学生ネットワークモデルとアンサンブルして擬似ラベルを生成し,学生ネットワークを再訓練する。 本手法では,mIoUが63.71%,67.83%,最終試験が67.83%であった。 最後に,CVPR 2024のワイルドチャレンジにおけるビデオ・シーン・パーシングにおいて,第1位を獲得した。

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