論文の概要: Uncertainty and Energy based Loss Guided Semi-Supervised Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01640v1
- Date: Fri, 03 Jan 2025 05:18:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-06 16:38:31.527257
- Title: Uncertainty and Energy based Loss Guided Semi-Supervised Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: 不確実性とエネルギーに基づく半監督セマンティックセマンティックセグメンテーション
- Authors: Rini Smita Thakur, Vinod K. Kurmi,
- Abstract要約: 半教師付きセマンティックセグメンテーション(SS)はラベル付き画像とラベルなし画像の両方を利用して、退屈で高価なピクセルレベルのアノテーション問題を克服する。
この研究は、交叉ユニオン擬教師付きネットワークにおけるアレータリックまたはデータ不確実性とエネルギーベースモデリングを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5269945475810085
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Semi-supervised (SS) semantic segmentation exploits both labeled and unlabeled images to overcome tedious and costly pixel-level annotation problems. Pseudolabel supervision is one of the core approaches of training networks with both pseudo labels and ground-truth labels. This work uses aleatoric or data uncertainty and energy based modeling in intersection-union pseudo supervised network.The aleatoric uncertainty is modeling the inherent noise variations of the data in a network with two predictive branches. The per-pixel variance parameter obtained from the network gives a quantitative idea about the data uncertainty. Moreover, energy-based loss realizes the potential of generative modeling on the downstream SS segmentation task. The aleatoric and energy loss are applied in conjunction with pseudo-intersection labels, pseudo-union labels, and ground-truth on the respective network branch. The comparative analysis with state-of-the-art methods has shown improvement in performance metrics.
- 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(SS)はラベル付き画像とラベルなし画像の両方を利用して、退屈で高価なピクセルレベルのアノテーション問題を克服する。
Pseudolabel監督は、擬似ラベルと接地真実ラベルの両方を持つトレーニングネットワークのコアアプローチの1つである。
この研究は、交差ユニオン擬似教師ネットワークにおけるアレータリックまたはデータ不確かさとエネルギーベースモデリングを用いており、このアレータリック不確実性は、2つの予測分岐を持つネットワーク内のデータ固有のノイズ変動をモデル化することである。
ネットワークから得られる画素ごとの分散パラメータは、データの不確実性に関する定量的な考えを与える。
さらに、エネルギーに基づく損失は、下流SSセグメンテーションタスクにおける生成モデルの可能性を実現する。
各ネットワークブランチ上で、擬似断面積ラベル、擬似対数ラベル、接地トラスと併用して、アレータリック及びエネルギー損失を印加する。
最先端手法との比較分析では, 性能指標の改善が見られた。
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