Semantisk segmentering kräver stora mängder pixelvis annotationer för att lära sig exakta modeller. I detta dokument presenterar vi en video förutsägelse-baserad metod för att skala upp utbildningsset genom att syntetisera nya träningsprover för att förbättra noggrannheten i semantiska segmenteringsnätverk. Vi utnyttjar video förutsägelse modeller förmåga att förutsäga framtida ramar för att också förutsäga framtida etiketter. En gemensam spridningsstrategi föreslås också för att minska avvikelser i syntetiserade prover. Vi visar att utbildningssegmenteringsmodeller på datauppsättningar som förstärks av de syntetiserade proverna leder till betydande förbättringar av noggrannheten. Dessutom introducerar vi en ny gränsmärkning för avslappningsteknik som gör träningen robust till notationsbuller och spridningsartefakter längs objektgränser. Våra föreslagna metoder uppnår state-of-the-art mIoUs på 83,5% på Cityscapes och 82,9% på CamVid. Vår enda modell, utan modellensembler, uppnår 72,8% mIoU på KITTI semantiska segmenteringstest, vilket överträffar det vinnande bidraget från ROB-utmaningen 2018.
Zhu m.fl. REF föreslog nyligen video förutsägelsebaserad metod för att syntetisera nya träningsprover.
Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}