ECCVSep, 2016

基于内置前 / 背景先验的弱监督语义分割

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TL;DR在语义分割方面仅使用图像标签的弱监督方法在像素级注释方面费时昂贵。本文提出了一种不使用外部物体模块的新方法，使用卷积层的激活并通过稠密 CRF 平滑来从预训练网络本身中提取标记，以实现更精确地语义分割。此外，我们介绍了一种新的廉价的弱监督方法，可提高分类效果。
发现论文，激发创造
  • 在弱监督语义分割中结合网络内置先验知识

    本文提出了一种从经过预训练的对象识别神经网络中提取精确掩模的新方法，由此摆脱了外部对象模块，并展示了如何通过前后景图像将它们融合与弱监督本地化网络提取的信息，我们的实验结果表明，将这些掩模与弱监督训练损失结合使用可以获得基于标签的弱监督语义分割的最先进结果。

    Jun, 2017

  • 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

  • 半监督自修正语义图像分割网络

    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

  • 弱监督语义图像分割的门控 CRF 损失

    该论文介绍了一种新的弱监督方法，将神经网络与部分交叉熵损失函数以及门控条件随机场损失函数相结合，以达到在标注像素点与未标注像素点上达到最优的分割效果。

    Jun, 2019

  • 基于图像级标签的粗到细语义分割

    该研究提出了一种基于图像类别标签的新型递归粗到细语义分割框架，可用于图像分割和前景分割等任务，并且只需要一个标签来处理包含多类别对象的图像。

    Dec, 2018

  • 基于迭代挖掘共同对象特征的弱监督语义分割

    本文提出一个迭代的自下而上和自上而下的框架，通过挖掘常见特征来扩展对象区域，并通过优化分割网络进行训练和预测对象掩码，证明此方法在 Pascal VOC 2012 数据集上的表现优于现有的最先进方法。

    Jun, 2018

  • 基于像素到分割对比学习的通用弱监督分割

    本研究基于半监督度量学习方法，提出了四种对应关系来捕捉低 - level 图像相似性、语义标注、共现和特征亲和力。这些节点可以从任何部分注释的训练图像中以数据驱动的方式进行学习，因此，该模型不仅适用于弱监督分割中标记的像素，还适用于未标记的像素。

    May, 2021

  • 利用图像标签进行弱监督显著目标检测

    本篇论文提出采用无监督学习方法生成的显著图用于像素级注释，在此基础上采用简单而有效的算法训练卷积神经网络，使用图形模型和完全卷积网络为模型更新修复标签歧义和更新粗糙激活地图，结果表明，该算法与目前最佳的强监管方法相当，性能明显优于所有最新的无监督显著性检测方法。

    Mar, 2018

  • 弱监督视频语义分割中将背景置于前景：使所有类别相等

    本文提出了一种基于分类器热图的两流深度体系结构来处理多个背景类别的弱监督语义分割，实验结果表明在困难的城市场景数据集和 YouTube-Objects 基准测试上取得了最先进的结果。

    Aug, 2017

  • 基于显著性引导的弱监督图像分割深度网络

    该研究提出了一种基于显著性引导的图像分割网络，利用自我注意力显著性方法生成微妙的显著性地图，并通过点种植区域生长方法将地点线索扩展为像素级标签，从而生成具有区分性的对象区域。实验结果表明，该方法有效降低了显著性噪声的影响，提高了弱监督图像分割的准确性。

    Oct, 2018