Progressi nella Segmentazione Semantica Semi-Supervisionata
Un nuovo framework migliora l'efficienza e la precisione nei compiti di segmentazione semantica.
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Indice
La Segmentazione Semantica è una tecnica nel campo della visione artificiale che consiste nell'etichettare ogni pixel di un'immagine con una classe corrispondente. Questo è utile in molte applicazioni, come le auto a guida autonoma, dove capire l'ambiente è cruciale per una navigazione sicura. I metodi tradizionali per la segmentazione semantica richiedono una grande quantità di immagini etichettate manualmente, che possono essere costose e richiedere molto tempo.
Per affrontare questo problema, è emersa la segmentazione semantica semi-supervisionata. Questo approccio utilizza un numero ridotto di immagini etichettate insieme a un set più ampio di immagini non etichettate. L'obiettivo è addestrare un modello che possa prevedere le etichette per le immagini non etichettate basandosi sui dati etichettati limitati. Tuttavia, i metodi esistenti spesso faticano a sfruttare al meglio i dati non etichettati, portando a segmentazioni meno accurate.
La Sfida della Etichettatura
Etichettare le immagini per la segmentazione semantica non è solo costoso ma anche laborioso. Può richiedere ore per annotare una singola immagine, soprattutto in ambienti complessi. Questo rende impraticabile raccogliere abbastanza dati etichettati per un addestramento efficace dei modelli di segmentazione.
Nell'apprendimento Semi-supervisionato, il modello impara da dati etichettati e non etichettati. I dati etichettati forniscono una guida iniziale, mentre i dati non etichettati aiutano a migliorare la comprensione del contesto generale dell'immagine. Tuttavia, i metodi attuali che si basano principalmente sull'auto-addestramento o sulla regolarizzazione della coerenza possono portare a prestazioni subottimali a causa di varie sfide, come etichette rumorose e diversità insufficiente nelle caratteristiche apprese.
Framework Proposto: Distillazione della Conoscenza a Tripla Vista
Per migliorare le prestazioni della segmentazione semantica semi-supervisionata, è stato proposto un nuovo framework chiamato Distillazione della Conoscenza a Tripla Vista (TriKD). Questo framework cerca di utilizzare meglio le caratteristiche apprese da diversi tipi di reti neurali impiegando un codificatore a tripla vista e un decodificatore a doppia frequenza.
Codificatore a Tripla Vista
Il codificatore a tripla vista consiste in tre diversi tipi di reti: una rete puramente convoluzionale (ConvNet), un trasformatore visivo (ViT) e una rete ibrida ConvNet-ViT. Ogni rete è progettata per catturare diversi aspetti delle immagini di input:
ConvNet: Questa rete si specializza nel riconoscere schemi e dettagli locali all'interno di un'immagine. Risulta efficace nell'identificare piccoli oggetti e caratteristiche fini.
ViT: Questa rete guarda al contesto globale di un'immagine analizzando le relazioni tra i pixel su tutta l'immagine. Eccelle nella comprensione di come le diverse parti dell'immagine si relazionano tra loro.
Ibrida ConvNet-ViT: Questa rete combina i punti di forza di ConvNet e ViT. Sfrutta il focus dettagliato di ConvNet e la comprensione contestuale ampia di ViT, rendendola un'opzione versatile per i compiti di segmentazione.
Utilizzando tre architetture distinte, il codificatore può catturare un'ampia gamma di caratteristiche. Questo migliora le prestazioni complessive e assicura che il modello impari a riconoscere sia i dettagli locali che i modelli su larga scala.
Distillazione della Conoscenza
Il framework impiega una tecnica chiamata distillazione della conoscenza per trasferire le caratteristiche apprese dalle reti maestre (ConvNet e ViT) alla rete studente (ibrida ConvNet-ViT). La rete studente mira a generalizzare bene mantenendo una complessità inferiore in termini di dimensioni del modello e requisiti computazionali.
La distillazione della conoscenza funziona imponendo vincoli durante l'addestramento che incoraggiano la rete studente a mimare le uscite delle reti maestre. Questo include garantire che lo studente catturi dettagli locali da ConvNet e relazioni globali da ViT. In questo modo, la rete studente diventa capace di produrre previsioni più accurate.
Decodificatore a Doppia Frequenza
Il decodificatore a doppia frequenza è progettato per elaborare efficacemente le caratteristiche apprese dal codificatore a tripla vista. A differenza dei decodificatori tradizionali che spesso soffrono di ridondanza nelle caratteristiche, il decodificatore a doppia frequenza utilizza un meccanismo di attenzione canalare. Questo meccanismo identifica quali caratteristiche sono più importanti per produrre mappe di segmentazione accurate.
Il decodificatore lavora in due domini di frequenza: bassa frequenza e alta frequenza. I segnali a bassa frequenza portano il contesto generale dell'immagine, mentre i segnali ad alta frequenza contengono i dettagli fini. Combinando attentamente questi due tipi di informazioni, il decodificatore può generare mappe di segmentazione precise che riflettono sia la forma che il contesto degli oggetti nell'immagine.
Vantaggi del Framework TriKD
Maggiore Diversità delle Caratteristiche
Il principale vantaggio del framework TriKD è la sua capacità di apprendere caratteristiche diverse da più reti. Integrando le uscite di ConvNet, ViT e dell'ibrida ConvNet-ViT, il modello può sfruttare informazioni complementari che potrebbero essere trascurate in architetture a rete singola. Questo porta a una migliore generalizzazione e a una maggiore accuratezza nella segmentazione.
Uso Efficiente delle Risorse
Il framework TriKD riduce il sovraccarico computazionale spesso associato ai modelli completamente supervisionati tradizionali. Utilizzando l'ibrida ConvNet-ViT per l'inferenza, l'approccio mantiene il modello leggero pur mantenendo alte prestazioni. Questo lo rende adatto per applicazioni in tempo reale dove la velocità è essenziale.
Migliori Prestazioni nella Segmentazione
Attraverso ampi esperimenti su dataset di riferimento come Pascal VOC 2012 e Cityscapes, il framework TriKD ha mostrato risultati promettenti. Supera costantemente i metodi esistenti in termini di accuratezza nella segmentazione, risultando anche più veloce e richiedendo meno risorse. Questo dimostra che la combinazione di distillazione della conoscenza e un decodificatore a doppia frequenza è efficace per migliorare i compiti di segmentazione semantica.
Valutazione Sperimentale
Il framework TriKD è stato valutato utilizzando vari setup per valutare le sue prestazioni in diversi scenari. È stato confrontato con metodi semi-supervisionati all'avanguardia, concentrandosi in particolare sulle tecniche di auto-addestramento e regolarizzazione della coerenza.
Dataset Utilizzati
Pascal VOC 2012: Questo dataset contiene circa 1400 immagini con 20 categorie di oggetti e una classe di sfondo. È ampiamente usato per il benchmarking dei modelli di segmentazione.
Cityscapes: Questo dataset è adattato per comprendere le scene stradali urbane. Comprende 5000 immagini annotate con etichette pixel di alta qualità, coprendo 10 classi di oggetti.
Metriche di Valutazione
Le prestazioni di segmentazione sono state valutate principalmente utilizzando l'Intersection over Union medio (mIoU), che misura la sovrapposizione tra le regioni semantiche previste e quelle reali. Punteggi mIoU più alti indicano migliori prestazioni nel segmentare con accuratezza le immagini.
Risultati e Scoperte
Dagli esperimenti, è emerso che il framework TriKD ha raggiunto punteggi mIoU superiori su entrambi i dataset rispetto ad altri metodi.
In Pascal VOC 2012, il framework ha mostrato miglioramenti significativi, indicando la sua capacità di sfruttare in modo efficace sia i dati etichettati che quelli non etichettati.
Sul dataset Cityscapes, TriKD ha superato i metodi esistenti risultando anche computazionalmente efficiente. Notevolmente, ha richiesto meno parametri e meno computazione in termini di operazioni in virgola mobile (FLOPs) rispetto ai suoi competitor.
Le prestazioni nella segmentazione sono costantemente migliorate con un aumento del rapporto di campioni etichettati, evidenziando l'efficienza del framework nell'utilizzare i dati non etichettati.
Conclusione
In sintesi, il framework TriKD rappresenta un avanzamento significativo nel campo della segmentazione semantica semi-supervisionata. Combinando diversi tipi di reti neurali per migliorare la diversità delle caratteristiche e impiegando la distillazione della conoscenza, cattura efficacemente sia i modelli locali che quelli globali nelle immagini. Il decodificatore a doppia frequenza affina ulteriormente il processo di segmentazione enfatizzando le caratteristiche importanti, risultando in mappe di segmentazione di alta qualità.
Questo approccio non solo affronta le sfide legate alla scarsità di dati etichettati, ma fornisce anche una soluzione robusta per applicazioni in tempo reale. I lavori futuri potrebbero esplorare ulteriori perfezionamenti dell'architettura e del processo di addestramento, così come la sua applicazione in altri compiti di visione artificiale.
Titolo: Triple-View Knowledge Distillation for Semi-Supervised Semantic Segmentation
Estratto: To alleviate the expensive human labeling, semi-supervised semantic segmentation employs a few labeled images and an abundant of unlabeled images to predict the pixel-level label map with the same size. Previous methods often adopt co-training using two convolutional networks with the same architecture but different initialization, which fails to capture the sufficiently diverse features. This motivates us to use tri-training and develop the triple-view encoder to utilize the encoders with different architectures to derive diverse features, and exploit the knowledge distillation skill to learn the complementary semantics among these encoders. Moreover, existing methods simply concatenate the features from both encoder and decoder, resulting in redundant features that require large memory cost. This inspires us to devise a dual-frequency decoder that selects those important features by projecting the features from the spatial domain to the frequency domain, where the dual-frequency channel attention mechanism is introduced to model the feature importance. Therefore, we propose a Triple-view Knowledge Distillation framework, termed TriKD, for semi-supervised semantic segmentation, including the triple-view encoder and the dual-frequency decoder. Extensive experiments were conducted on two benchmarks, \ie, Pascal VOC 2012 and Cityscapes, whose results verify the superiority of the proposed method with a good tradeoff between precision and inference speed.
Autori: Ping Li, Junjie Chen, Li Yuan, Xianghua Xu, Mingli Song
Ultimo aggiornamento: 2023-09-21 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2309.12557
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.12557
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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