AllSpark: Reborn Labeled Features for Semi-Supervised Semantic Segmentation

المفاهيم الأساسية

AllSpark introduces a novel approach to reborn labeled features from unlabeled ones, addressing the dominance of labeled data in semi-supervised semantic segmentation.

الملخص

1. Abstract

Semi-supervised semantic segmentation aims to reduce manual labeling by leveraging limited labeled data and more unlabeled data.
Current methods face issues with labeled data dominating training, leading to sub-optimal results.
AllSpark proposes a new approach to reborn labeled features from unlabeled ones using cross-attention and semantic memory.
2. Introduction

Semantic segmentation relies heavily on manual labeling.
Semi-Supervised Semantic Segmentation (SSSS) methods leverage limited labeled data with more unlabeled data.
Current methods separate training flows for labeled and unlabeled data, leading to dominance of labeled data.
3. AllSpark: Reborn Labeled Features from Unlabeled Features

AllSpark introduces a channel-wise cross-attention mechanism to reborn labeled features from unlabeled ones.
Semantic Memory and Channel-wise Semantic Grouping ensure accurate representation of features.
AllSpark outperforms existing methods on evaluation protocols.
4. Experiments

AllSpark is evaluated on PASCAL VOC 2012, Cityscapes, and COCO datasets.
AllSpark consistently outperforms previous state-of-the-art methods across different label amounts.
Ablation studies show the effectiveness of different components in AllSpark.

الإحصائيات

"AllSpark proposes a new approach to reborn labeled features from unlabeled ones."
"AllSpark outperforms existing methods on evaluation protocols."
"AllSpark consistently outperforms previous state-of-the-art methods across different label amounts."

اقتباسات

"AllSpark introduces a channel-wise cross-attention mechanism to reborn labeled features from unlabeled ones."
"AllSpark outperforms existing methods on evaluation protocols."
"AllSpark consistently outperforms previous state-of-the-art methods across different label amounts."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

AllSpark

by Haonan Wang,... في arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01818.pdf

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