2014～2022 年弱监督语义分割论文汇总,收录 105 篇工作,最后更新于 2022/08/31。 xiaojianzhong/awesome-weakly-supervised-semantic-segmentationgithub.com/xiaojianzhong/awesome-weakly-supervised-semantic-segmentation 2022 L2G: A Simple Local-to-Global Knowledge Transfer Framework for Weakly Supervised Semanti...
VALSE2019 程明明 南开大学一、弱监督图像语义分割基于深度卷积神经网络的传统语义分割模型严重依赖于大量人工标注数据,因而在学习新的类别信 息时需要庞大的人力成本来标注数据。弱监督语义分割技术,由于仅依赖图像类别标签等轻量级标注数据,也 因此正在成为学术界研究的热点。本报告将介绍弱监督语义分割领域的年度进展,着重...
在training Stage我们使用弱监督的信息作为监督信息(这里给的是语义labels)然后进行弱监督学习得到大概的分割图(简称Pseudo masks)。此时得到的Pseudo masks肯定比手工标注的分割图的精度差,但是我们可以使用Weakly Supervised Learning学习到一个很逼近的Pseudo mask。然我们用Pseudo masks作为近似的全监督信息,用于testing S...
SEAM论文解读:弱监督语义分割的自监督等变注意力机制 SEAM论⽂解读:弱监督语义分割的⾃监督等变注意⼒机制 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...