Single-Stage Semantic Segmentation from Image Labels

[yiskw713]

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author

Nikita Araslanov, Stefan Roth

affiliation

Department of Computer Science, TU Darmstadt

conference or year

CVPR2020

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実装

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，

1. 分類スコアを算出するための normalised Global Weighted Pooling
2. 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
3. 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

新規性

議論，展望

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