此示例演示如何使用 Grad-CAM 探索预训练语义分割网络的预测。 语义分割网络对图像中的每个像素进行分类,从而生成按类分割的图像。您可以使用深度学习可视化技术 Grad-CAM 来查看图像的哪些区域对像素分类决策很重要。 二、下载预训练网络 从剑桥大学下载一个在CamVid数据集[1]上训练的语义分割网络。 三、执行语义分割...
图像级弱监督语义分割(WSSS)是一项基本但极具挑战性的计算机视觉任务,该任务有助于促进场景理解和自动驾驶领域的发展。现有的技术大多采用基于分类的类激活图(CAM)作为初始的伪标签,这些伪标签往往集中在有判别性的图像区域,缺乏针对于分割任务的定制化特征。 为了解决上述问题,字节跳动 - 智能创作团队提出了一种即插...
在CNN中,分类层前的池化方法对CAM生成效果有显著的影响,我们实验了对transformer结构的合适池化方式,并且发现:和CNN中全局平均池化(GAP)效果更好不同,对于transformer结构,全局最大池化(GMP)能够得到更好的类别激活图。 表1:Top-k池化对生成的类别激活图的影响 图4:学习到的MHSA,affinity,及生成的伪标签可视化图 ...
CAM是一个帮助我们可视化CNN的工具。使用CAM,我们可以清楚的观察到,网络关注图片的哪块区域。使用论文中的话来说,类激活图仅仅是在不同空间位置处存在这些视觉图案的加权线性和。 通过简单地将类激活映射上采样到输入图像的大小,我们可以识别与特定类别最相关的图像区域。通过CAM这个工具,我们可以清楚的看到网络关注图片...
近年来,基于图像标签信息(image-level label)的弱监督语义分割(WSSS)方法主要基于以下步骤:训练图像分类器,通过分类器的CAM获取每张图像在分类中被激活的区域(物体定位图),之后生成伪标签mask作为监督信号训练语义分割模型。 这种方法面临的挑战是:CAM生成的物体定位图仅关注物体中最具辨识度的区域,而不是物体整体。
使用Grad-CAM 探索预训练语义分割网络的预测。 语义分割网络对图像中的每个像素进行分类,从而生成按类分割的图像。您可以使用深度学习可视化技术 Grad-CAM 来查看图像的哪些区域对像素分类决策很重要。 二、下载预训练网络 从CamVid数据集上训练的语义分割网络。
具体来说就是作者使用一个基于Transformer的backbone来生成CAM作为初始的伪标签,避免了CNN的固有缺陷。此外,作者注意到了MHSA和语义Affinity之间的一致性,从而提出了AFA模块。AFA从伪标签中获得可靠的Affinity标签,强加Affinity标签来监督MHSA,并产生可靠的Affinity预测。利用学习到的Affinity,通过随机游走传播来修正初始伪...
论文提出了一种面向图像级标签的弱监督语义分割的激活值调制和重校准方案。该方法利用注意力调制模块挖掘面向分割任务的目标区域,通过补偿分支产生的CAM图校准基准的响应图,得到图像的伪标签,该方法在PASCAL VOC2012数据集上获得了SOTA性能。 图像级弱监督语义分割(WSSS)是一项基本但极具挑战性的计算机视觉任务,该任务...
不同于当前主流算法只关注单一图像中的信息,本文提出利用图像之间丰富的语义关系,有效提升了CAM对物体整体的定位准确度。主要亮点如下: 1. 不同于之前细化分类网络或多步骤训练方法,本文在思想上另辟蹊径,设计了协同注意力(co-attention)和对比协同注意力(contrastive co-attention)机制,分别挖掘跨图像的(cross-image)...
这里是官方网站:http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/ SegNet 的结构如下所示: 可以看出,整个结构就是一个encoder和一个decoder.前面的encoder就是采用的vgg-16的网络结构,而decoder和encoder基本上就是对称的结构. SegNet和FCN最大的不同就在于decoder的upsampling方法,上图结构中,注意,前面encoder每一个pooli...