May, 2024
半监督语义分割中的时态知识重访与最大化
Revisiting and Maximizing Temporal Knowledge in Semi-supervised Semantic Segmentation
Wooseok Shin, Hyun Joon Park, Jin Sob Kim, Sung Won Han
TL;DR提出了一种 PrevMatch 框架,通过最大化利用训练过程中获得的时间知识,有效地缓解了复杂的训练流程和计算负担所带来的限制,同时在各种评估协议上始终优于现有方法,特别是在 DeepLabV3 + 和 ResNet-101 网络设置下,在只有 92 个标注图像的 Pascal VOC 数据集上,与现有最先进方法 Diverse Co-training 相比,mIoU 提升了 1.6,同时训练速度增快了 2.4 倍,并且结果表明 PrevMatch 能够稳定地优化,特别适用于性能较差的类别。