Single-Stage Semantic Segmentation from Image Labels
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yiskw713 commented
INFO
author
Nikita Araslanov, Stefan Roth
affiliation
Department of Computer Science, TU Darmstadt
conference or year
CVPR2020
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概要
シングルステージモデルでの弱教師ありセマンティックセグメンテーションに取り組んだ研究．
本研究では，弱教師ありセグメンテーションにおいて必要な3つの特性を定義している．
i) local consistency ... 見た目が類似している近接したピクセルには，同じラベルが割り当てられるべきである
ii) semantic fidelity ... 妥当なクラス分類を可能にするようなセグメンテーションマスクを作り出せるモデルであること (例: CAMなど)
iii) completeness ... 画像内に存在する全てのクラスを特定することができる
そして，これらの3つの特性を実現するために，
- 分類スコアを算出するための normalised Global Weighted Pooling
- 出力されるマスクが外見の手がかりを考慮するようにする Pixel-Adaptive Mask Refinement
- psuedo label の不正確さによる複合的な作用に対抗するための，Stochastic Gate
を提案している．
これらにより，シングルステージのモデルで，マルチステージモデルと同等かそれ以上の精度を達成しつつ，よりシンプルで使いやすいモデルとなっている．
提案手法
検証
