Jun, 2016

弱标注语义视频物体分割的半监督域适应

PDF
TL;DR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。
convolutional neural networkssemantic object segmentationsemi-supervised approachdomain shiftvideo data
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

  • 城市场景语义分割的弱监督对抗域适应

    本研究提出了基于弱监督对抗领域适应的方法，通过三个深度神经网络（DS、PDC 和 ODC）改善从合成数据到真实场景的语义分割性能，并在实验中取得了新的记录。

    Apr, 2019

  • 利用先验网络知识学习弱监督语义分割

    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

  • 基于课程领域自适应的城市场景语义分割方法

    在城市场景语义分割中，我们提出一种课程学习的方法来尽可能减小真实和合成数据之间的差距。该方法采用先易后难的策略，对全局标签分布和本地超像素标签分布进行先验知识的推断，并在此基础上训练语义分割网络。在两个数据集和两种 Backbone 网络上，我们的方法表现优于基线，并且进行了广泛的实验研究。

    Dec, 2018

  • 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

  • 城市场景语义分割的课程域自适应

    本论文介绍一种基于课程式学习（curriculum-style learning）的方法，通过学习全局标签分布和局部分布来缓解城市风景语义分割中真实图像和合成数据之间的领域差异，并在两个数据集和两个骨干网络上的实验中表现优异。

    Jul, 2017

  • 视频语义分割的无监督域自适应

    本文提出了一种新的、针对视频语义分割的无监督域自适应方法，通过视频对抗训练和视频自我训练等网络，在实验中取得了优异的成绩，表明这一方法可以有效地将模拟数据转移到实际场景中，缓解视频领域对数据的需求。

    Jul, 2021

  • 计算机视觉任务的自监督域自适应

    本文提出了一种自我监督域自适应的通用方法，重点关注简单的预训练任务，如图像旋转预测，运用于对象识别和城市场景语义分割等场景，并提出了预测层对齐和批归一化校准等策略以进一步提高其准确性。实验结果表明自我监督在域自适应方面具有很大的潜力。

    Jul, 2019

  • 利用网络爬虫视频的弱监督语义分割

    本文提出一种基于图像级别类别标签的弱监督语义分割算法，利用 Web 存储库中有关目标类别标签的视频检索并从检索到的视频中生成分割标签以模拟语义分割的强监督，该算法明显优于现有的同等监督方法，甚至与依赖额外标注方法的方法一样有竞争力。

    Jan, 2017

  • 网络图像的注意力转移用于视频识别

    通过利用弱监督网络图像，提出了一种能够将图像转移到视频领域的深度学习分类器，使用 Siamese EnergyNet 网络结构来优化空间注意力图的能量函数，解决了基于网络图像训练的分类器到视频上显著下降的问题。

    Aug, 2017