Что такое pseudo-label refinement в сегментации?

Pseudo-label refinement в сегментации — это метод улучшения качества разметки данных, созданных автоматически (псевдо-метками), которые используются для обучения моделей.

В задачах сегментации часто бывает мало размеченных данных, поэтому применяют semi-supervised подходы: модель сначала предсказывает метки для неразмеченных данных (псевдо-метки), а затем эти данные с псевдо-метками добавляют в обучающую выборку.

Pseudo-label refinement — это процесс улучшения этих псевдо-меток, чтобы уменьшить ошибки и повысить качество обучения. Это может включать:

• Фильтрацию меток с низкой уверенностью,
• Применение постобработки (например, сглаживание, морфологические операции),
• Использование дополнительных моделей или алгоритмов для исправления ошибок,
• Итеративное обновление псевдо-меток по мере обучения модели.

Таким образом, refinement помогает сделать псевдо-метки более точными, что улучшает итоговую производительность сегментационной модели.