Mar, 2017

LabelBank: 重新审视语义分割的全局视角

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TL;DR提出基于全局推断的标签库（LabelBank）框架，通过视觉提示、属性和 / 或文本描述来提取全局概念，以改善语义分割性能。在各种设置下，用该框架得到的 LabelBank，相比于局部信息，可以更好地描述对象的详细形状，进而提高语义分割的准确性。
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发现论文，激发创造
  • 走向全面的场景理解：语义分割与更多

    本论文介绍了视觉场景理解的各方面研究，特别是通过使用语义分割网络在不同数据集上进行训练来提高分割性能和泛化性以及训练效率，以及通过多种方法来实现弱监督学习和部分感知全景分割等新任务，为实现全面、丰富、可持续的视觉场景理解铺平了道路。

    Jan, 2022

  • 概念掩模：基于语义概念的大规模分割

    本论文提出了一种新的基于弱监督和半监督框架的语义分割系统，可以处理包括对象、部分、杂物和属性在内的无限数量的概念，通过训练深度神经网络，产生视觉 - 语义嵌入，在完全注释的数据集上训练注意力驱动类无关分割网络。

    Aug, 2018

  • 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

  • 几个像素就够了：使用 PixelPick 进行语义分割

    通过仅在稀疏像素位置提供标签，深度神经网络可以实现良好的语义分割性能，结合主动学习机制和高效注释策略可以大大减少标注成本，并在 CamVid，Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集上进行了实验证明了相当可比的性能。

    Apr, 2021

  • 基于视觉概念的自监督语义分割

    本文提出了一种自监督的像素表示学习方法，通过使用从图像中提取的视觉概念（例如部件、物体和场景等具有语义意义的像素组）实现语义分割，评估了在三个数据集上学习到的像素嵌入和视觉概念。作者的实验结果表明，该方法在非监督语义分割方面取得了持续和显著的改进，并且视觉概念可以揭示图像数据集的洞见。

    Mar, 2022

  • 基于伪标签的半监督语义分割综述

    半监督语义分割领域伪标签方法的综述，从不同角度分类并介绍了特定应用领域的具体方法，还探讨了伪标签技术在医学图像分割中的应用，并提出了一些可行的未来研究方向来解决现有挑战。

    Mar, 2024

  • 利用显著性从图像级标签进行目标分割

    使用显著性模型和图像级别注释相结合实现像素级标注的弱监督训练，从而实现像素级对象的语义标注任务，其中 80％的全监督性能已经恢复。

    Jan, 2017

  • 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

  • 野外语境中的语义分割：无需参考任何分割实例

    该论文提出一种基于视觉 - 语言嵌入模型和测试时增强技术的无监督伪标记方法，可以在不需要训练语义分割网络或看到任何分割掩码的情况下为每个对象创建语义分割遮罩。

    Dec, 2021

  • 图像语义和语法序列学习导向

    通过引入 “图像语法” 的概念，结合卷积神经网络和视觉变换器，我们提出了一个两阶段的弱监督学习方法，利用深度聚类和特征细化生成部分 - 语义分割，并结合双向长短时记忆模块处理语义分割补丁序列以捕捉图像语法，实现了对图像补丁损坏的准确检测，在多种语义和句法损坏场景中，验证了我们的框架在 Celeb 和 SUNRGBD 数据集上能够实现 70% 到 90% 的语法验证准确度。

    Jan, 2024