픽셀 컨트라스티브-일관성 있는 반감독형 세그멘테이션

우리는 이미지 증강 간 레이블 공간의 일관성 속성과 서로 다른 픽셀 간 특징 공간의 대조성 속성을 동시에 달성하는 새로운 반감독(semi-supervised) 의미 분할 방법을 제안한다. 본 방법은 각각의 목적을 달성하기 위해 픽셀 수준의 L2 손실과 픽셀 대조 손실을 활용한다. 픽셀 대조 손실에 내재된 계산 효율성 문제 및 오류 음성( false negative) 노이즈 문제를 해결하기 위해, 여러 가지 음성 샘플링 기법을 도입하고 체계적으로 탐구하였다. 광범위한 실험을 통해 제안하는 방법(PC2Seg)이 DeepLab-v3+ 아키텍처 기반으로 VOC, Cityscapes, COCO 데이터셋에서 유도된 여러 도전적인 반감독 설정에서 최첨단 성능을 보임을 입증하였다.