该论文介绍了一种新颖的弱监督语义分割算法，该算法利用基于深度卷积神经网络的辅助分割注释，通过设计解耦编码器 - 解码器体系结构来生成空间高光区域，并使用注意力模型和分割注解在不同类型中加速弱监督下的语义分割。 训练该模型可以在 Microsoft COCO 数据集中的 60 个独家类别的注释下，显着提高在具有挑战性的 PASCAL VOC 2012 数据集中的表现。

Dec, 2015

本文介绍了一种使用图像标签进行弱监督语义分割的模型，利用图像标注作为注意机制来识别图像中的语义区域，并描述了如何将此掩模生成策略纳入完全端到端可训练的过程中，其中网络同时学习对图像进行分类和分割，实验表明，利用生成的类特定掩模可以超越只使用图像标记的最新弱监督语义分割方法甚至某些利用额外监督或训练数据的模型。

Apr, 2018

本研究使用深度卷积神经网络结合期望最大值方法解决仅提供图像级标签时的目标检测问题，在 PASCAL VOC 2007 基准测试集中，实验结果表明，我们的方法在弱监督下，较现有最先进方法有明显的性能优化，并且在使用少量实例标注图片的情况下，基本可以达到完全监督模型的检测表现。

Feb, 2017

该论文提出了一种半监督方法来适应经过标记的图像数据训练的 CNN 图像识别模型到目标域，利用 CNN 学到的语义证据和视频数据的内在结构进行视频语义对象分割，显式地建模并补偿从源域到目标域的领域转移，并展示了我们的方法在具有挑战性的数据集上相对于现有方法的卓越性能。

Jun, 2016

本研究提出一种使用 CNNs 结合基于期望最大化算法的弱监督方法来学习语义分割分类器的方法，并通过在简单图像上学习初始化和使用显著性和注意力地图来实现更好的结果，同时，研究也表明该方法无需使用精确像素级别标签，能在 PASCAL VOC 2012 数据集上保持高性能。

Dec, 2016

该研究论文结合深度卷积神经网络和概率图模型的方法来解决像素级分类（语义图像分割）任务中深层网络往往无法精确定位目标分割的问题，并通过将深层网络的响应与全连接条件随机场相结合，提出了一种 DeepLab 系统。定量实验表明，该方法在 PASCAL VOC-2012 语义图像分割任务中，IOU 精度可达 71.6％。

Dec, 2014

本研究介绍了一种半监督框架，通过一个辅助模型和一个自我纠正模块，在只有一小部分完全有监督图像的基础上，使用具有目标边界框标签的图像和只有目标边界框标签的图像集（称为弱集），训练出高质量的语义分割模型，这种方法比传统大量完全有监督数据模型要求的标注工作量减少～7 倍。

Nov, 2018

本文提出了基于像素 embeddings 的深层卷积神经网络，利用嵌入学习像素之间的距离来推断像素是否属于同一区域，并证明其与 DCNN 结合使用可以显著提高每个像素分类的准确性。

Nov, 2015

通过结合语义分割和语义感知边缘检测，将类边界显式地融入模型，有效地解决了深网络在学习上下文信息时对高频细节的模糊化问题，从而显著地提高了基于卷积神经网络的语义分割准确度，该方法也在 ISPRS Vaihingen 基准测试中取得了超过 90% 的总体准确率。

Dec, 2016

该研究提出了一种使用网络图像和图像级标签进行弱监督下的全卷积网络语义分割的方法，其利用大规模的共同分割框架从网络图像中生成标签，获得了 56.9 的交并比，在语义分割方案中取得了最新的性能。

May, 2017