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,语义分割需要收集像素级的类标签,这既耗时又昂贵。近年来,许多研究者致力于弱监督语义分割(WSSS)的研究,如图像级分类标签、涂抹和边界...
这篇论文主要讲了弱监督语义分割的一般方法,即三个基本的原则,Seed,Expand和Constrain。 其中, seed: 即seed cues,一般使用CAM[1]方法对分割物体进行定位,首先找到物体的位置,要求定位准确,一般找到的位置十分小,不能直接当监督信息,需要根据seed对区域进行扩张 Expand:即在seed的基础上扩张seed cues区域,使被标记为...
论文解析丨一种基于image-level标记的弱监督语义分割的算法 Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Superpixel Pooling Network论文发布日期：2017 [AAAI]1. Introduction通过类别标注的标签实现弱监督语义分割的方法。该方法在语义分割mask生成和使用生成mask学习分割生成网络之间反复交替（和GraphCut分割的那个论文有点...
1、CONTA是第一个使用因果图来分析弱监督语义分割模型中各component之间的关系,从而找出了造成现有的pseudo-mask不准确的本质原因是因为数据集中的上下文先验是混淆因子。在此基础上,作者又进一步提出了使用因果干预切断上下文先验和图像之间的关联,从而提升pseudo-mask的质量。 2、不同于以往的基于graph neural network或...
论文具体内容 Introduction: 论文把之前的弱监督定位和分割方法分成两种: 空间相关性:只考虑高层特征的局部相关性、通常没有较好的边界、会有共同的错误背景 擦除方法: 扩张显著区域,但是也会有背景被分割出 本方法内容: 之前方法都是只采用了响应最大的map,通过实验,本方法发现所有从高到低响应的特征图的线性组合...
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,语义分割需要收集像素级的类标签,这既耗时又昂贵。近年来,许多研究者致力于弱监督语义分割(WSSS)的研究,如图像级分类标签、涂抹和边界...
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~ ...
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,语义分割需要收集像素级的类标签,这既耗时又昂贵。近年来,许多研究者致力于弱监督语义分割(WSSS)的研究,如图像级分类标签、涂抹和边界...
弱监督语义分割是一项具有挑战性的任务,因为它仅将图像级信息作为训练的监督。 一般采用两步式解决方案: 1)学习生成伪像素级掩码 2)利用得到的蒙版使用FCN来训练语义分割网络。 但是,两步解决方案通常在生产高质量的蒙版时要花很多力气,这使这种方法变得复杂而笨拙。在这项工作中,我们利用图像级标签生成可靠的像素级...
这里的弱监督信息为image-level的类别信息,即没有像素级的语义分割标签,而仅有图像级的类别标签,即知道每张图里有哪些类别。 [1] 2016_ECCV_网络提取信息生成mask前后景_设计损失函数_增强弱监督语义分割_CRF_LSE [2] 2016_ECCV 语义分割和目标定位_协同学习的弱监督方法 ...