最后,CAM 某像素位置达到了阈值,就给它打上相应的标签,如果没有就 ignore,如果有多个标签,则对 N 组CAM 的 class score 求平均,把label给最高的类。 参考链接: FickleNet: Weakly and Semi-supervised Semantic Image Segmentationusing Stochastic Inference · ...
本论文仅使用 Label 级的图片标注,利用CAM(class activation map)作为基础,辅助以提出的 AffinityNet 得到 mask 标签,最后以此训练分割模型。 AffinityNet 可以理解为对 CAM 进行优化的模型,它的主要作用可以理解利用 background 与 foreground 在CAM 上的区别的找出 foreground 的边界,从而形成较好的 Segmentation Mask。
基于image-level监督信号完成弱监督语义分割, 通常会生成CAM(class activation map, 笔者在AFA弱监督语义分割中介绍过生成方法)初步定位物体. 当输入图像经过Transform处理后(scale, flip, rotate等), 其对应的CAM将产生较大变化, 这和分割任务中的等变性(image和label一对一强监督)是冲突的. 故paper从此点出发, ...
MCTformer（CVPR 2022）采用多类token transformer，区分每个目标的class-specific object localization map，通过Class-specific multi-class token attention和patch-to-patch attention增强特征学习。这三种方法分别从等变性约束、特征排序优化和多类标记的一致性学习中，提高了伪标签的质量，从而在PASCAL VOC 2...
就是将上面的结果再遍历超像素进行一次pooling。 2.3 Learning SPN-Loss function SPN采用分类标注和学习，C是类别数，${f_c (x)}$和$y_c\in(0,1)$分别是对于特定类的特征图输出和label标注；其中SPN网络的输出有两个数值的，在loss中同等计算。-Multi-scale learning为了适应尺度变化性，mini-batch的缩放...
通过class-specific attention和 PatchCAM的结合，优化了类特定对象定位地图，从而得到更准确的伪标签。这些方法共同展示了如何利用image-level监督信号，通过优化伪标签来提升弱监督语义分割的性能。这些研究为未来在图像级别标签的弱监督语义分割领域提供了新的思路和突破。
然而,这将在训练过程中对图像的所有像素赋予相同的权重,甚至对该图像上不属于类别标签的像素分配权重(even to the ones which do not belong to the class label assigned to the image)。注意,该聚合方法与通过mini-batch应用传统的全连接分类CNN等同。 实际上,输出平面中的每个值对应于以输入平面中的对应像素为...
然而,这将在训练过程中对图像的所有像素赋予相同的权重,甚至对该图像上不属于类别标签的像素分配权重(even to the ones which do not belong to the class label assigned to the image)。注意,该聚合方法与通过mini-batch应用传统的全连接分类CNN等同。 实际上,输出平面中的每个值对应于以输入平面中的对应像素为...
Detic的数据集分为两类,一种是传统目标检测数据集,一种是label-image数据(可以类比为图像分类的数据,没有bbox信息)。 对于第一种数据来说,训练时就按照传统目标检测的流程进行,得到分类权重W以及bbox预测分支B,对于第二种数据来说,我们只训练来自固定区域的特征进行分类。使用这两种数据可以训练种类更多的分类器(...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run_sample_gal.py --mscoco_root ../dataset/ --work_space YOUR_WORK_SPACE --cam_to_ir_label_pass True --train_irn_pass True --make_ins_seg_pass True Acknowledgment Different parts of the code are borrowed from IRN, AdvCAM and ReCAM.About...