論文の概要: Semi-Supervised Semantic Segmentation via Derivative Label Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02254v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 10:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.279496
• Title: Semi-Supervised Semantic Segmentation via Derivative Label Propagation
• Title（参考訳）: 派生ラベル伝播による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
• Authors: Yuanbin Fu, Xiaojie Guo,
• Abstract要約: 我々は,不完全な擬似ラベルを補正する新しい微分ラベル伝搬機能を備えた半教師付きフレームワークDerPropを開発した。 ラベル伝搬法は, 画素ワイド特徴ベクトルに離散微分演算を付加正則化として課し, 厳密な正則化類似度測定値を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.46066115792446
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Semi-supervised semantic segmentation, which leverages a limited set of labeled images, helps to relieve the heavy annotation burden. While pseudo-labeling strategies yield promising results, there is still room for enhancing the reliability of pseudo-labels. Hence, we develop a semi-supervised framework, namely DerProp, equipped with a novel derivative label propagation to rectify imperfect pseudo-labels. Our label propagation method imposes discrete derivative operations on pixel-wise feature vectors as additional regularization, thereby generating strictly regularized similarity metrics. Doing so effectively alleviates the ill-posed problem that identical similarities correspond to different features, through constraining the solution space. Extensive experiments are conducted to verify the rationality of our design, and demonstrate our superiority over other methods. Codes are available at https://github.com/ForawardStar/DerProp/.
• Abstract（参考訳）: ラベル付き画像の限られたセットを利用する半教師付きセマンティックセグメンテーションは、重いアノテーションの負担を軽減するのに役立つ。 擬似ラベル戦略は有望な結果をもたらすが、擬似ラベルの信頼性を高める余地は依然として残っている。 そこで我々はDerPropという半教師付きフレームワークを開発した。 ラベル伝搬法は, 画素ワイド特徴ベクトルに離散微分演算を付加正則化として課し, 厳密な正則化類似度測定値を生成する。 このようにして、解空間を制約することで、同じ類似性が異なる特徴に対応するという不適切な問題を効果的に緩和する。 設計の合理性を検証し,他の手法に対する優位性を実証するために,広範囲な実験を行った。 コードはhttps://github.com/ForawardStar/DerProp/で入手できる。

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