[논문 읽기] A Closer Look at Self-training for Zero-Label Semantic Segmentation(2021)

A Closer Look at Self-training for Zero-Label Semantic Segmentation

 PDF, Zero-Shot Segmentation, Giuseppe, arXiv 2021

 

Summary

 

 Self-training process를 개선한 논문.

 

 

 베이스 모델은 SPNet을 사용한다. SPNet은 일정 confidence 이하의 pseudo label을 무시했었다.

 

 해당 논문에서 제안하는 방법은 이미지로부터 augmentation을 여러개 적용하여 출력한 pseudo label의 교집합을 최종 pseudo label로 사용한다.

 

 

 즉, unseen에 대한 더 정확한 pseudo label을 사용하여 모델을 re - training하여 성능을 높인다

---

my github

Seonghoon-Yu/Paper_Review_and_Implementation_in_PyTorch