Machine learningDeep learning / NLP / CV
半教師ありインスタンスセグメンテーション
半教師ありインスタンスセグメンテーションは、少数のラベル付きデータセットと多数のラベルなし画像コーパスを用いて、画像内の全てのオブジェクトインスタンスを検出し、輪郭を描画するモデルを訓練する手法である。ラベルなし画像における確信度の高い予測から疑似ラベルを生成し、拡張下での一貫性を強制することにより、このアプローチは完全なアノテーションコストのわずかな割合で、競争力のあるマスク精度を達成する。
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出典
- Hu, H., Wei, P., Zheng, H., Bai, X., Wei, Y., & Chen, Y. (2021). Semi-supervised Semantic Segmentation via Adaptive Equalization Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 34, 22106–22118. link ↗
- Xu, M., Zhang, Z., Wei, F., Hu, H., Bai, X., & Jiang, Y.-G. (2021). End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 3060–3069. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Instance Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/semi-supervised-instance-segmentation
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