对于语义分割任务,大量的像素级别的标注意味着无法想象的人工成本,与之相对应,人对视野内目标的语义分割,也无需以精细到像素级别的监督信息为保障,而只需以弱监督作为辅助。因此,学术界衍生出了针对弱监督的语义分割这一前沿方向。 本报告主要是针对弱监督视觉语义分割问题来介绍一下近两年来的一些工作。 对于语义分...
弱监督语义分割是一种利用更简单易得的图像级标注,以训练分类模型的方式获取物体的种子分割区域并优化,从而实现图像的像素级、密集性预测。这种方法在训练时使用弱监督信息作为监督信息,训练得到的分割图作为测试阶段的监督信息(在测试阶段用全监督)。 弱监督语义分割和全监督语义分割的区别在于,弱监督语义分割使用的是...
一.弱监督语义分割(Weakly-Supervised Semantic Segmentation )简介 由于语义分割训练需要对图像中的每一个像素进行标注,导致标注数据非常耗时,其复杂程度远远超过图像分类、目标检测。想要训练一个分割模型往往需要耗费大量的人力在Mask的标注上。为了解决这一问题,人们探究用 图像级别的标签(分类标签)、Bounding Box(检测...
具体来说,由ToCo生成的伪标签然后使用像素自适应细化模块(PAR)进行细化,以对齐低级语义边界。改进后的伪标签将被用来监督分割解码器。我们使用常见的交叉熵损失作为分割损失Lseg。 因此,总体培训目标应包括Lseg,即。 L = Ltoco + λ3Lseg。 继之前的单阶段WSSS工作之后,我们还使用了一个额外的正则化损失项来加强...
前言ViT可以缓解弱监督语义分割 (WSSS) 中,CAM生成伪标签无法识别完整对象区域的问题,但是它也造成过度平滑的问题。为了解决这个问题,本文提出ToCo方法,首先,由于观察到 ViT 中的中间层仍然可以保留语义多样性,设计了一个 Patch Token Contrast 模块 (PTC)。 PTC 使用从中间层派生的伪标记关系来监督最终的补丁标记,...
简介:今天分享一篇上交投稿TPAMI的文章,论文很全面的调研了广义上的弱监督分割算法,又涵盖了语义、实例和全景三个主流的分割任务。特别是基于目标框的弱监督分割算法,未来有很大的研究价值和落地价值,相关算法如BoxInst、DiscoBox和ECCV2022的BoxLevelset已经证明了,只用目标框可以实现可靠的分割性能。论文很赞,内容很扎实...
针对这个问题，仅需图像级标注即可达到接近的分割效果的弱监督语义分割是近年来语义分割相关方向研究的热点。该技术通过利用更简单易得的图像级标注，以训练分类模型的方式获取物体的种子分割区域并优化，从而实现图像的像素级、密集性预测。易盾算法团队经过深入调研后在实践中分析弱监督语义分割技术方向的特点，以及在实际...
语义分割是一项基本的计算机视觉任务,其目的是预测图像的像素级分类结果。由于近年来深度学习研究的蓬勃发展,语义分割模型的性能有了长足的进步。然而,与其他任务(如分类和检测)相比,语义分割需要收集像素级的类标签,这既耗时又昂贵。近年来,许多研究者致力于弱监督语义分割(WSSS)的研究,如图像级分类标签、涂抹和边界...
半监督语义分割旨在利用尽可能少的有标注图像以及大量的无标注图像来学得一个较好的分割模型。其中，对有...
弱监督语义分割导读 一般认为,图像级的标注是弱标注(例如图像分类的类别标注),像素级的标注是强标注(例如分割标注的mask标注),对于普通的分割任务来说: 数据是图像,标注是mask,这属于完全监督问题Supervised; 如果标注是annotations或者图像级标注,这属于弱监督问题Weakly-supervised; ...