論文の概要: Emerging Trends in Pseudo-Label Refinement for Weakly Supervised Semantic Segmentation with Image-Level Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21587v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 08:41:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.865949
- Title: Emerging Trends in Pseudo-Label Refinement for Weakly Supervised Semantic Segmentation with Image-Level Supervision
- Title（参考訳）: Image-Level Supervisionによる弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための擬似ラベルリファインメントの新展開
- Authors: Zheyuan Zhang, Wang Zhang,
- Abstract要約: 弱い教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、密度の高い予測タスクを実行するために、より弱い監督形式に依存する。
様々な種類の弱い監視の中で、画像レベルのアノテーションを持つWSSSは最も困難であり、最も実用的であると考えられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8671438370109708
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unlike fully supervised semantic segmentation, weakly supervised semantic segmentation (WSSS) relies on weaker forms of supervision to perform dense prediction tasks. Among the various types of weak supervision, WSSS with image level annotations is considered both the most challenging and the most practical, attracting significant research attention. Therefore, in this review, we focus on WSSS with image level annotations. Additionally, this review concentrates on mainstream research directions, deliberately omitting less influential branches. Given the rapid development of new methods and the limitations of existing surveys in capturing recent trends, there is a pressing need for an updated and comprehensive review. Our goal is to fill this gap by synthesizing the latest advancements and state-of-the-art techniques in WSSS with image level labels. Basically, we provide a comprehensive review of recent advancements in WSSS with image level labels, categorizing existing methods based on the types and levels of additional supervision involved. We also examine the challenges of applying advanced methods to domain specific datasets in WSSS,a topic that remains underexplored. Finally, we discuss the current challenges, evaluate the limitations of existing approaches, and outline several promising directions for future research. This review is intended for researchers who are already familiar with the fundamental concepts of WSSS and are seeking to deepen their understanding of current advances and methodological innovations.
- Abstract（参考訳）: 完全に教師付きセマンティックセグメンテーションとは異なり、弱い教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、密集した予測タスクを実行するためにより弱い監督形式に依存している。
様々な種類の弱い監督の中で、画像レベルのアノテーションを持つWSSSは最も困難であり、最も実践的であり、重要な研究の注目を集めている。
したがって、このレビューでは、画像レベルのアノテーションによるWSSSに焦点を当てる。
さらに、このレビューは主流研究の方向性に焦点を合わせ、故意に影響力の低い枝を省略する。
新たな手法の急速な開発と,最近の傾向を捉えた既存調査の限界を考えると,新たな総合的なレビューの必要性が高まっている。
我々のゴールは、WSSSの最新の進歩と最先端技術を画像レベルラベルで合成することで、このギャップを埋めることです。
基本的には、WSSSの最近の進歩を画像レベルラベルで包括的にレビューし、関連する追加監督のタイプとレベルに基づいて既存のメソッドを分類する。
また、未調査のトピックであるWSSSのドメイン固有のデータセットに高度なメソッドを適用する際の課題についても検討する。
最後に、現在の課題について議論し、既存のアプローチの限界を評価し、今後の研究に向けたいくつかの有望な方向性を概説する。
このレビューは、既にWSSSの基本概念に精通しており、現在の進歩と方法論的革新に対する理解を深めようとしている研究者を対象としている。
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