좋은 의사 마스크의 활용
상자 감독으로 학습한 모델도 일부 객체에서는 좋은 마스크를 만들 수 있다. BoxTeacher는 이런 마스크를 활용하면서 품질이 낮은 예측의 영향을 줄이는 문제를 다룬다.
교사 모델의 예측
교사 모델이 생성한 마스크를 학생 학습의 의사 레이블로 사용한다. 마스크를 고려하는 신뢰도 점수로 예측 품질을 추정해 학습을 지원한다.
잡음을 고려한 손실
잡음 인식 픽셀 손실과 잡음을 줄이는 친화도 손실을 제안했다. 많은 의사 마스크에 포함될 수 있는 오류를 고려하며 학생 모델을 적응적으로 최적화한다.
분할 성능의 평가
COCO에서 ResNet-50과 ResNet-101을 사용한 구성을 평가했다. 상자 감독과 마스크 감독의 성능 차이를 줄이는 관점에서 기존 약한 감독 방법과 결과를 비교했다.
관련 문서
Box2Mask / BoxInst / BoxSup / Mask Scoring R-CNN / CondInst / LVIS