非教師ありセマンティックセグメンテーション
非監督セマンティックセグメンテーションは、コンピュータビジョンにおける重要なタスクの一つで、アノテーション付きの正解データに頼らずにモデル学習を通じて画像内の各ピクセルを分類することを目指しています。このタスクの目的は、モデルが自主的に画像内の異なる物体カテゴリを認識し区別できるようにすることで、画像内容の詳細な理解を達成することです。非監督セマンティックセグメンテーションは、自動運転、医療画像分析、シーン理解などの応用において大きな価値を持ち、手動アノテーションに伴うコストと時間を大幅に削減できます。
COCO-Stuff-27
CAUSE (ViT-B/8)
Cityscapes test
STEGO
PASCAL VOC 2012 val
CAUSE (ViT-B/8)
Potsdam-3
PriMaPs-EM+HP (DINO ViT-B/8)
COCO-Stuff-3
IIC
ImageNet-S-50
PASS
COCO-Stuff-171
CAUSE-TR (ViT-S/8)
COCO-Stuff-81
CAUSE-TR (ViT-S/8)
SUIM
DatUS (ViT-B/8) + OC
COCO-Stuff-15
IIC
Cityscapes val
Segmenter ViT-S/16
Nighttime Driving
ImageNet-S
ImageNet-S-300
PASS
ACDC (Adverse Conditions Dataset with Correspondences)
Segmenter ViT-S/16
COCO-Persons
COCO-All
Dark Zurich