WPS-SAM is an end-to-end framework designed to extract prompt tokens directly from images and perform pixel-level segmentation of part regions. During its training phase, it only uses weakly supervised labels in the form of bounding boxes or points. Extensive experiments demonstrate that, through...
论文总共分成了三个阶段:1. Peak Stimulation(峰值激活)---产生CPM(类峰值图)2. Peak Back-propagation (峰值反向传播)---产生PRM(峰值响应图)3.Weakly Supervised Instance Segmentation(弱监督实例分割) 一、第一个过程 :Peak Stimulation(峰值激活)---产生CPM(类峰值图) 输入一张图片到全卷积分类器中,得到20...
Token Contrast for Weakly-Supervised Semantic Segmentation —— CVPR2023 背景 图像级标签的弱监督语义分割(WSSS)通常利用类激活映射(CAM)生成伪标签。受CNN局部感知的限制,CAM通常不能识别对象的整体目标区域。虽然 ViT可以弥补这一缺陷,但同时它也带来了过度平滑的问题,即最后生成的patch token有着很大的相似性。
3) Cross-entropy, Dice loss, or their variants are typically used as the loss functions to train Convolutional Neural Networks (CNNs) [19], [20], while they are not sufficient when dealing with weakly-supervised segmentation, and other guidance is required. It is known that CNNs with ...
基于分割/无需分割方法,学界研究重心从seg-base变为seg-free,追求端到端识别 前人工作大多需要较多的GT 本文工作: 概述:OrigamiNet可以增强任何基于CTC的全卷积单行文本识别器,给予足够的空间容量就可以将其转换为多行版本,实现将2D输入信号折叠为1D并不损失信息。
推理阶段时,已确定的极值点会反向传播去产生每一个实例的高信息区域,称为PRMs(Peak Response Maps),PRM提供具有良好细节的有关每一个实例的代表,进一步会生成分割掩码, 3.1全卷积结构 通过直接去除全局池化层,将全连接层变为1*1卷积层,现代神经网络分类器就变成了全卷积网络,在前向传播中保留着空间信息,第一步...
论文笔记: Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Superpixel Pooling Network 概要 这篇论文(不知道为什么插入不了链接了,大家可以自行Google)是17年AAAI上的一篇文章,提出了一种基于image-level标记的弱监督语义分割的算法。这个算法包括两个网络,一个网络SPN用来生成segmentation annotations。另一个网络deCoupled...
第七周进展报告 Tracking-assisted Weakly Supervised Online Visual Object Segmentation in Unconstrained Video 第七周工作进展报告 本周主要对视频中的语义分割进行研究。视频中的对象分割分为四类方法,分别是无监督方法、有监督方法、半监督方法、基于跟踪的分割方法(属于弱监督方法)。无监督方法依赖物体运动特征......
The semantic segmentation task is to assign a label from a label set to each pixel in an image. In the case of fully supervised setting, the dataset consists of images and their corresponding pixel-level class-specific annotations (expensive pixel-level annotations). However, in the weakly-...
探索计算机视觉新领域：弱监督学习的深度解析 在计算机视觉的广袤世界中，监督与非监督学习的界限日益模糊，而其中弱监督学习的璀璨之星正崭露头角。周志华教授的专著《Weakly Supervised Learning》为我们揭示了这一独特学习策略的无限可能，它涵盖了三种独特的类型：不完全监督、不确切监督和不精确监督。应对...