論文の概要: Mitigating Spurious Correlations in Weakly Supervised Semantic Segmentation via Cross-architecture Consistency Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21959v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 16:09:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.653531
• Title: Mitigating Spurious Correlations in Weakly Supervised Semantic Segmentation via Cross-architecture Consistency Regularization
• Title（参考訳）: クロスアーキテクチャ整合性規則化による弱監視セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックスにおけるスパーラス相関の緩和
• Authors: Zheyuan Zhang, Yen-chia Hsu,
• 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) が有望なアプローチとして登場した。 本稿では,外部監視に頼ることなく,共起問題を直接対象とする新しいWSSSフレームワークを提案する。 内部表現を整合させることでアーキテクチャ間の整合性を実現する知識伝達損失を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6954348706500766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scarcity of pixel-level labels is a significant challenge in practical scenarios. In specific domains like industrial smoke, acquiring such detailed annotations is particularly difficult and often requires expert knowledge. To alleviate this, weakly supervised semantic segmentation (WSSS) has emerged as a promising approach. However, due to the supervision gap and inherent bias in models trained with only image level labels, existing WSSS methods suffer from limitations such as incomplete foreground coverage, inaccurate object boundaries, and spurious correlations, especially in our domain, where emissions are always spatially coupled with chimneys. Previous solutions typically rely on additional priors or external knowledge to mitigate these issues, but they often lack scalability and fail to address the model's inherent bias toward co-occurring context. To address this, we propose a novel WSSS framework that directly targets the co-occurrence problem without relying on external supervision. Unlike prior methods that adopt a single network, we employ a teacher-student framework that combines CNNs and ViTs. We introduce a knowledge transfer loss that enforces cross-architecture consistency by aligning internal representations. Additionally, we incorporate post-processing techniques to address partial coverage and further improve pseudo mask quality.
• Abstract（参考訳）: ピクセルレベルのラベルの共有は、現実的なシナリオにおいて重要な課題である。 工業煙のような特定の領域では、このような詳細なアノテーションの取得は特に困難であり、専門家の知識を必要とすることが多い。 これを軽減するために、弱い教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)が有望なアプローチとして登場した。 しかし,画像レベルのラベルのみをトレーニングしたモデルでは,監督のギャップや固有のバイアスのため,既存のWSSS法では,不完全な前景被覆,不正確なオブジェクト境界,特に我々の領域では,放射が常に煙突と空間的に結合している。 従来のソリューションは通常、これらの問題を緩和するために追加の事前知識や外部知識に依存していますが、スケーラビリティが欠如し、共起コンテキストに対するモデル固有のバイアスに対処できません。 そこで本稿では, 外部監視に頼ることなく, 共起問題を直接対象とする新しいWSSSフレームワークを提案する。 1つのネットワークを採用する従来の方法とは異なり、我々はCNNとViTを組み合わせた教師学習フレームワークを採用している。 内部表現を整合させることでアーキテクチャ間の整合性を実現する知識伝達損失を導入する。 さらに、部分的カバレッジに対処し、偽マスキングの品質をさらに改善するために、ポストプロセッシング手法を取り入れた。

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