半教師付き擬似ラベルに基づくセマンティックセグメンテーションの調査

Concetti Chiave

深層学習における大規模なデータと時間の負担から解放される半教師付き擬似ラベル方法の重要性

Sintesi

コンピュータビジョンにおけるセマンティックセグメンテーションは、画像内のピクセルを意味に基づいて分類する重要な研究領域である。本レビューは、半教師付きセマンティックセグメンテーション分野における最新研究成果を包括的かつ整理された形で提供し、特定のアプリケーション領域向けの具体的な手法を提示している。また、医療画像やリモートセンシング画像分割における擬似ラベル技術の応用も探求している。

Statistiche

擬似ラベル技術は、半教師付き学習を可能にし、効果的なパフォーマンス向上をもたらす。
ピクセル精度、平均精度、平均IoUなどのパフォーマンス指標が使用されている。

Citazioni

"Pseudo-label technology is renowned for its stability, interpretability, and ease of implementation."
"Extensive research has been conducted on the use of the pseudo-label method in semi-supervised domains."
"The future looks promising when active selection and refinement strategies are incorporated."

Approfondimenti chiave tratti da

Semi-Supervised Semantic Segmentation Based on Pseudo-Labels

by Lingyan Ran,... alle arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01909.pdf

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また、「CISC-R」[Wu et al., 2023] メソッドでは画像間相互関係や初期段階修正困難度等考慮した CISC マッピング生成方法提案します。「DST」[Chen et al., 2022] 方法でも二つパラメーター依存分類器・頭部使う事前処理生成及び使用偏った擬似-レーバール改善目指す方法提案します。
以上ようなアプローチ取り入れ未来見通し明確化出来そうです。