#68
summarized by : Shunsuke Yoshizawa
Semi-Supervised Semantic Segmentation With Cross Pseudo Supervision

どんな論文か?

self-supervised learningにおいて、2つの独立した計算モデルを用いて一方の学習結果をもう一方のラベルとする手法を提案した。
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新規性

従来のpseudo-labelやconsistency regularizationのように画像にノイズを付加する方法を取らずに同等の手法を実現した点。

結果

Cityscapes と PASCAL VOC2012においてSoTAを達成。

その他(なぜ通ったか?等)

super-visedとself-supervisedの学習において、手法がほぼ共通であるため、実装もしやすい印象を受けた。おそらくこの単純さとSoTAの達成という2点でアクセプトにつながったのだろう。