本文分享论文Hunting Attributes: Context Prototype-Aware Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation,一种基于上下文原型感知学习(CPAL)的弱监督语义分割方法,旨在通过缓解实例与上下文之间的知识偏差来改善类激活图的完整性。 点击关注 @CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI、AIGC工作~ ...
为了解决这些挑战,地平线与合作伙伴在ECCV 2024上提出了一种全新的弱监督语义分割方法——KTSE(Knowledge Transfer with Simulated Inter-Image Erasing): 通过模拟图像间擦除实现知识传递的弱监督语义分割。KTSE通过引入额外的目标信息与模拟图像间擦除的过程,显著提升了网络的目标定位能力,避免了传统方法中常见的过度...
IoU损失(Intersection over Union Loss)**:IoU损失也用于分割任务,它测量了预测分割结果与真实标签之间的重叠度。与Dice损失类似,它可以用于评估分割结果的质量。 IoU损失的公式如下: IoU = |A ∩ B| / |A ∪ B| L = 1 - IoU 其中,IoU 是预测分割结果与真实标签之间的交并比,L 是IoU的补数(1减去IoU)。
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近年来,单阶段弱监督语义分割(Weakly Supervised Semantic Segmentation, WSSS)方法因其比多阶段方法更简化而引起了越来越多的关注。单阶段WSSS方法利用图像级标签进行训练,避免了多阶段方法的繁琐过程。然而,由于类激活图(Class Activation Map, CAM)固有的模糊性,单阶段的 pipeline 往往会受到由错误的CAM伪标签引起的...