n-CPS: 반도체 학습 세그멘테이션을 위한 n개의 네트워크로 확장된 크로스 편가 Supervision

우리는 반감독 세그멘테이션 작업을 위한 최신의 상태 기술인 크로스 편가치 감독(Cross Pseudo Supervision, CPS) 방법의 일반화된 버전인 n-CPS를 제안한다. n-CPS에서는 일렬로 동시에 학습되는 n개의 하위 네트워크가 one-hot 인코딩의 교란과 일관성 정규화를 통해 서로 학습한다. 또한 하위 네트워크의 출력에 앙상블 기법을 적용할 경우 성능이 크게 향상됨을 보여준다. 알려진 바에 따르면, n-CPS에 CutMix를 결합한 방법은 CPS를 능가하며, Pascal VOC 2012(1/16, 1/8, 1/4, 1/2의 감독 제약 조건 하에서) 및 Cityscapes(1/16의 감독 제약 조건 하에서)에서 새로운 최고 성능을 기록하였다.