論文の概要: BoundMatch: Boundary detection applied to semi-supervised segmentation for urban-driving scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23519v2
• Date: Tue, 08 Jul 2025 15:10:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 14:27:12.268659
• Title: BoundMatch: Boundary detection applied to semi-supervised segmentation for urban-driving scenes
• Title（参考訳）: BoundMatch: 都市走行シーンの半教師付きセグメンテーションに応用された境界検出
• Authors: Haruya Ishikawa, Yoshimitsu Aoki,
• Abstract要約: 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(SS-SS)は、高密度ピクセルラベリングの重いアノテーション負担を軽減することを目的としている。 本稿では,教師と学生の整合性正規化パイプラインに意味境界検出を統合する,新しいマルチタスクSS-SSフレームワークであるBoundMatchを提案する。 境界整合性規則化マルチタスク学習(Bundary Consistency Regularized Multi-Task Learning)は,セグメンテーションマスクと詳細なセグメンテーション境界において,教師と生徒のモデル間の予測合意を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.236890292833387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised semantic segmentation (SS-SS) aims to mitigate the heavy annotation burden of dense pixel labeling by leveraging abundant unlabeled images alongside a small labeled set. While current consistency regularization methods achieve strong results, they often overlook a critical challenge: the precise delineation of object boundaries. In this paper, we propose BoundMatch, a novel multi-task SS-SS framework that explicitly integrates semantic boundary detection into a teacher-student consistency regularization pipeline. Our core mechanism, Boundary Consistency Regularized Multi-Task Learning (BCRM), enforces prediction agreement between teacher and student models on both segmentation masks and detailed semantic boundaries. To further enhance performance and sharpen boundaries, BoundMatch incorporates two lightweight fusion modules: Boundary-Semantic Fusion (BSF) injects learned boundary cues into the segmentation decoder, while Spatial Gradient Fusion (SGF) refines boundary predictions using mask gradients, leading to higher-quality boundary pseudo-labels. This framework is built upon SAMTH, a strong teacher-student baseline featuring a Harmonious Batch Normalization (HBN) update strategy for improved stability. Extensive experiments on diverse urban-driving scene datasets including Cityscapes, BDD100K, and SYNTHIA show that BoundMatch achieves competitive performance against current state-of-the-art methods. Our approach achieves state-of-the-art results on the new benchmark with DINOv2 foundation model. We further validate our approach's generalizability on Pascal VOC and ADE20K datasets. Ablation studies highlight BoundMatch's ability to improve boundary-specific evaluation metrics, its effectiveness in realistic large-scale unlabeled data scenarios, and applicability to lightweight architectures for mobile deployment.
• Abstract（参考訳）: 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 (SS-SS) は、小さなラベル付きセットとともに豊富なラベル付き画像を活用することにより、高密度なピクセルラベル付けの重いアノテーション負担を軽減することを目的としている。 現在の一貫性の正則化手法は強い結果をもたらすが、それらはしばしば重要な課題であるオブジェクト境界の正確な記述を見落としている。 本稿では,教師と学生の整合性正規化パイプラインに意味境界検出を明示的に統合する,新しいマルチタスクSS-SSフレームワークであるBoundMatchを提案する。 我々の中核的なメカニズムである境界一貫性規則化マルチタスク学習(BCRM)は、セグメンテーションマスクと詳細なセグメンテーション境界における教師と生徒のモデル間の予測合意を強制する。 BSF(Bundary-Semantic Fusion)は、学習された境界キューをセグメンテーションデコーダに注入し、SGF(Spatial Gradient Fusion)は、マスク勾配を用いて境界予測を洗練し、高品質な境界ラベルをもたらす。 このフレームワークは,安定性向上のためのHBN(Harmonious Batch Normalization)更新戦略を特徴とする,教師の強いベースラインであるSAMTH上に構築されている。 Cityscapes、BDD100K、SynTHIAなどの多様な都市走行シーンデータセットに関する大規模な実験は、BoundMatchが現在の最先端の手法と競合するパフォーマンスを達成していることを示している。 提案手法は, DINOv2 ファンデーションモデルを用いた新しいベンチマークにおいて, 最新の結果が得られる。 我々はさらに、Pascal VOCおよびADE20Kデータセットに対する我々のアプローチの一般化可能性を検証する。 アブレーション研究は、BoundMatchがバウンダリ固有の評価指標を改善する能力、実際の大規模未ラベルデータシナリオにおけるその有効性、モバイルデプロイメントのための軽量アーキテクチャの適用性を強調している。

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