CIAN: 약한 감독 하위에서의 크로스 이미지 친화성 네트워크

이미지 레벨 라벨만을 사용하는 약간 감독된 의미 분할은 픽셀 레벨 라벨을 주석화하는 데 필요한 큰 인적 노력을 절약합니다. 최신 접근 방식은 각 이미지에 대한 마스크를 생성하기 위해 다양한 혁신적인 제약 조건과 휴리스틱 규칙에 의존합니다. 이러한 방법으로 큰 진전이 이루어졌지만, 이들은 각 이미지를 독립적으로 처리하며 다른 이미지 간의 관계를 고려하지 않습니다. 그러나 본 논문에서는 약간 감독된 분할에서 이미지 간 관계가 필수적이라고 주장합니다. 이는 관련 영역을 이미지 간에 연결하여 보조 표현이 전파되어 더 일관되고 완전한 영역을 얻을 수 있기 때문입니다. 이러한 정보를 활용하기 위해, 우리는 이미지 레벨 라벨만으로 픽셀 레벨의 이미지 간 관계를 활용하는 엔드투엔드 크로스-이미지 친화성 모듈을 제안합니다. 이를 통해 우리 접근 방식은 파스칼 VOC 2012 검증 및 테스트 세트에서 각각 64.3%와 65.3%의 mIoU를 달성하여, 약간 감독된 의미 분할에서 이미지 레벨 라벨만을 사용해 새로운 최고 수준의 결과를 도출하였습니다. 이는 우리 접근 방식의 우수성을 입증합니다.