Abstract-Förmågan att förstå visuell information från begränsade märkta data är en viktig aspekt av maskininlärning. Även om klassificering på bildnivå har studerats ingående i en semiövervakad miljö, har tät pixelnivåklassificering med begränsade data endast uppmärksammats på senare tid. I detta arbete föreslår vi en strategi för semi-övervakad semantisk segmentering som lär sig av begränsade pixel-wise kommenterade prover samtidigt utnyttja ytterligare annotering-fria bilder. Den använder sig av två nätverksfilialer som kopplar samman halvövervakad klassificering med halvövervakad segmentering, inklusive självutbildning. Dual-branch-metoden minskar både de låg- och högnivå artefakter som är typiska vid träning med få etiketter. Tillvägagångssättet uppnår betydande förbättringar jämfört med befintliga metoder, särskilt när det är utbildat med mycket få märkta prover. På flera standardriktmärken -PASCAL VOC 2012, PASCAL-Context, och Cityscapes - metoden uppnår nya state-of-the-art i halvövervakat lärande.
Vi använder oss av S4GAN REF i detta arbete.
Semi-Supervised Semantic Segmentation with High- and Low-level Consistency
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}