論文の概要: ST-SAM: SAM-Driven Self-Training Framework for Semi-Supervised Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23307v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 07:41:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.224236
• Title: ST-SAM: SAM-Driven Self-Training Framework for Semi-Supervised Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: ST-SAM:セミスーパービジョンのカモフラージュオブジェクト検出のためのSAM駆動自己学習フレームワーク
• Authors: Xihang Hu, Fuming Sun, Jiazhe Liu, Feilong Xu, Xiaoli Zhang,
• Abstract要約: 半教師付きCamouflaged Object Detection (SSCOD) は、高価なピクセルレベルのアノテーションへの依存を減らすことを目的としている。 既存のSSCOD法では, 厳密な予測バイアスと誤差伝播に悩まされている。 アノテーション効率が高いが簡潔なフレームワークST-SAMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.06736878203419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised Camouflaged Object Detection (SSCOD) aims to reduce reliance on costly pixel-level annotations by leveraging limited annotated data and abundant unlabeled data. However, existing SSCOD methods based on Teacher-Student frameworks suffer from severe prediction bias and error propagation under scarce supervision, while their multi-network architectures incur high computational overhead and limited scalability. To overcome these limitations, we propose ST-SAM, a highly annotation-efficient yet concise framework that breaks away from conventional SSCOD constraints. Specifically, ST-SAM employs Self-Training strategy that dynamically filters and expands high-confidence pseudo-labels to enhance a single-model architecture, thereby fundamentally circumventing inter-model prediction bias. Furthermore, by transforming pseudo-labels into hybrid prompts containing domain-specific knowledge, ST-SAM effectively harnesses the Segment Anything Model's potential for specialized tasks to mitigate error accumulation in self-training. Experiments on COD benchmark datasets demonstrate that ST-SAM achieves state-of-the-art performance with only 1\% labeled data, outperforming existing SSCOD methods and even matching fully supervised methods. Remarkably, ST-SAM requires training only a single network, without relying on specific models or loss functions. This work establishes a new paradigm for annotation-efficient SSCOD. Codes will be available at https://github.com/hu-xh/ST-SAM.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きCamouflaged Object Detection (SSCOD) は、限られた注釈付きデータと豊富なラベルなしデータを活用することで、コストの高いピクセルレベルのアノテーションへの依存を減らすことを目的としている。 しかし、教師-学生フレームワークに基づく既存のSSCOD手法は、教師の監督下において重大な予測バイアスとエラーの伝播に悩まされ、マルチネットワークアーキテクチャは高い計算オーバーヘッドと限られたスケーラビリティをもたらす。 これらの制約を克服するために,従来のSSCOD制約から切り離された,高アノテーション効率で簡潔なフレームワークST-SAMを提案する。 特にST-SAMでは,高信頼度擬似ラベルを動的にフィルタリング・拡張して単一モデルアーキテクチャを強化し,モデル間予測バイアスを根本的に回避する自己評価方式を採用している。 さらに、擬似ラベルをドメイン固有の知識を含むハイブリッドプロンプトに変換することで、ST-SAMは、Segment Anything Modelのポテンシャルを利用して、自己学習におけるエラー蓄積を軽減する。 CODベンチマークデータセットの実験では、ST-SAMは1\%のラベル付きデータで最先端のパフォーマンスを実現しており、既存のSSCODメソッドよりも優れており、完全に教師されたメソッドとのマッチングさえ可能である。 注目すべきは、ST-SAMは特定のモデルや損失関数に頼ることなく、単一のネットワークのみをトレーニングする必要があることだ。 この研究は、アノテーション効率の良いSSCODの新しいパラダイムを確立する。 コードはhttps://github.com/hu-xh/ST-SAMで入手できる。

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