論文の概要: IGL-DT: Iterative Global-Local Feature Learning with Dual-Teacher Semantic Segmentation Framework under Limited Annotation Scheme

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09797v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 01:51:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:54:53.769476
• Title: IGL-DT: Iterative Global-Local Feature Learning with Dual-Teacher Semantic Segmentation Framework under Limited Annotation Scheme
• Title（参考訳）: IGL-DT:限定アノテーションスキーム下でのDual-Teacher Semantic Segmentation Frameworkを用いた反復的グローバルローカル特徴学習
• Authors: Dinh Dai Quan Tran, Hoang-Thien Nguyen. Thanh-Huy Nguyen, Gia-Van To, Tien-Huy Nguyen, Quan Nguyen,
• Abstract要約: Semi-Supervised Semantic (SSSS)は、ラベル付き画像の小さなセットとラベルなしデータのより大きなプールを活用することにより、セグメンテーションの精度を向上させることを目的としている。 IGL-DTという2つの教師戦略を取り入れた新しい三分岐半教師付きセグメンテーションフレームワークを提案する。 本手法では,Global Context Learning と ResUnet を通した高レベルの意味指導にSwinUnet を用い,局所的学習を通じて詳細な特徴改善を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.440487702095727
• License:
• Abstract: Semi-Supervised Semantic Segmentation (SSSS) aims to improve segmentation accuracy by leveraging a small set of labeled images alongside a larger pool of unlabeled data. Recent advances primarily focus on pseudo-labeling, consistency regularization, and co-training strategies. However, existing methods struggle to balance global semantic representation with fine-grained local feature extraction. To address this challenge, we propose a novel tri-branch semi-supervised segmentation framework incorporating a dual-teacher strategy, named IGL-DT. Our approach employs SwinUnet for high-level semantic guidance through Global Context Learning and ResUnet for detailed feature refinement via Local Regional Learning. Additionally, a Discrepancy Learning mechanism mitigates over-reliance on a single teacher, promoting adaptive feature learning. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art approaches, achieving superior segmentation performance across various data regimes.
• Abstract（参考訳）: 半スーパービジョンセマンティックセグメンテーション(SSSS)は、ラベル付き画像の小さなセットとラベルなしデータのより大きなプールを活用することにより、セグメンテーションの精度を向上させることを目的としている。 最近の進歩は、主に擬似ラベル、一貫性の正則化、コトレーニング戦略に焦点を当てている。 しかし、既存の手法では、グローバルな意味表現ときめ細かい局所的特徴抽出のバランスをとるのに苦労している。 この課題に対処するために,IGL-DT という2つの教師戦略を取り入れた新しい三分岐半教師付きセグメンテーションフレームワークを提案する。 本手法では,Global Context Learning と ResUnet を通した高レベルの意味指導にSwinUnet を用い,局所的学習を通じて詳細な特徴改善を行う。 さらに、離散学習機構は、単一教師に対する過度信頼を軽減し、適応的特徴学習を促進する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々の手法は最先端の手法よりも優れており、様々なデータレシエーションにおいてより優れたセグメンテーション性能を実現していることが示された。

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