Jun, 2015

半监督语义分割的解耦深度神经网络

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TL;DR本文提出了一种新颖的深度神经网络架构，用于使用异构注释进行半监督语义分割，从而实现了分类和分割的解耦。该算法利用训练数据中的图像级和像素级类标签分别学习分类和分割网络，有效地减少了限制搜索空间并展现出优异的性能表现。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度卷积神经网络学习语义分割的可转移知识

    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

  • 弱监督语义分割的解耦空间神经关注模型

    本文提出了一种基于神经网络空间注意力机制的弱监督图像分割算法，通过生成高质量的伪标注提升模型精度，在弱监督语义分割任务上达到了最先进水平。

    Mar, 2018

  • DiverseNet：决策多样化的半监督遥感图像语义分割网络

    通过同时提高训练过程中的精确度和多样性，我们提出的 DiverseNet 架构可以使用多头和多模型的半监督学习算法，实现与半监督学习方法相比更高的语义分割性能，并且相对于最先进的方法，我们提出的 DiverseHead 架构在参数空间上相对较轻，同时能够在所有测试数据集上获得高性能的结果。

    Nov, 2023

  • 语义分割的学习反卷积网络

    本文提出一种基于学习反卷积网络的新颖语义分割算法，其中反卷积网络由反卷积层和上采样层组成，能够在像素级别上识别图像中的类别标签和预测分割掩模，通过将结果合并得到最终的分割图像，并且可以自然地处理多尺度下的物体和识别细节结构，在 PASCAL VOC 2012 数据集上进行实验，通过与完全卷积网络的集合学习，取得了最好的 72.5% 精度。

    May, 2015

  • 半监督语义分割的对抗学习

    本研究提出了一种采用对抗网络的半监督语义分割方法，通过设计全卷积判别器，辅以标准交叉熵损失，实现对未标记图像的信任区域的发现，提高了分割准确性。在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集上的实验证明了该算法的有效性。

    Feb, 2018

  • 主动半监督表示学习的语义分割

    本文提出一种新算法，将半监督和主动学习相结合，通过用少量的有标签数据来训练分割算法。我们通过用自我训练方法替换半监督学习的平均教师方法，以处理带有噪声的标签，进一步增强神经网络的能力来查询有用的数据，从而实现了超越现有半监督方法的性能。在 CamVid 和 CityScapes 数据集上评估我们的方法，仅使用了 12.1% 和 15.1% 的标签数据，分别实现了 95% 以上的准确率。

    Oct, 2022

  • DecoupleNet: 基于解耦的网络用于领域自适应语义分割

    本文提出了 DecoupleNet 算法，通过 Self-Discrimination 技术和 Online Enhanced Self-Training 方法解决已有无监督域适应方法中存在的问题，这一算法在语义分割方面优于目前现有的方法。

    Jul, 2022

  • 基于 DCNN 的语义图像分割的弱 / 半监督学习

    作者提出一种针对弱监督和半监督学习条件下的语义图像分割模型训练的 Expectation-Maximization 方法，实验表明所提技术具有竞争性的成果，同时需求更少的标注工作量。

    Feb, 2015

  • 高低层次一致性半监督语义分割

    文章提出了一种利用一些有限的像素注释数据和一些无标签数据进行半监督语义分割的方法，并在 PASCAL VOC 2012，PASCAL-Context，和 Cityscapes 数据集上实现了最新的半监督学习的最佳性能。

    Aug, 2019

  • 主动半监督学习的语义分割

    提出了通过结合主动学习和半监督学习来减少标注样本数量的新算法，应用于语义分割任务取得了优异的成果。

    Mar, 2022