可转移的半监督语义分割

Nov, 2017

Transferable Semi-supervised Semantic Segmentation

Huaxin Xiao, Yunchao Wei, Yu Liu, Maojun Zhang, Jiashi Feng

TL;DR本文提出一种半监督学习的语义分割模型，该模型可以将从像素级别注释的强类别中学到的分割知识转移到只有图像级别注释的弱类别中，从而显著扩大了深度分割模型在实际应用中的适用范围。该模型由两个互补且可学习的部分组成：标签转移网络（L-Net）和预测转移网络（P-Net）。通过将这两个部分进行整合，可以在 PASCAL VOC 2012 数据集上实现与完全监督基线相近的 96.5％和 89.4％的性能，而只使用 50％和 0％的像素级别注释类别。

Abstract

The performance of deep learning based semantic segmentation models heavily depends on sufficient data with careful annotations. However, even the largest public datasets only provide samples with pixel-level ann

deep learning semantic segmentation semi-supervised learning transfer learning image-level annotations

发现论文，激发创造

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

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

基于生成模型的语义分割：半监督学习与强领域通用化

本论文提出一个创新的框架，利用半监督学习，生成对图像和标签的联合分布进行判别像素级任务，并通过少量标签图像和大量无标签图像的补充进行训练，该方法在医学图像分割和面部分割领域表现出强大的领域内性能，并展示了从 CT 到 MRI 等领域之外的广泛有效性。

Apr, 2021

自训练方式提升语义分割

本文提出了一种半监督学习的方法，即自我训练范式，通过用标注数据训练教师模型并在大量未标注数据上生成伪标签，以较少的监督实现像素级准确模型，并在 Cityscapes，CamVid 和 KITTI 数据集上取得了最优表现，同时，在具有挑战性的跨域泛化任务上表现更佳，最后，为了减轻大量伪标签带来的计算负担，提出了一种快速训练计划来加速分割模型的训练。

Apr, 2020

使用生成对抗网络进行半监督和弱监督语义分割

本文利用大量未标注或弱标注的数据和生成式对抗网络作为背景，提出了一种半监督框架实现语义分割，其中利用推理出的大量虚假图片来强化真实数据的特征聚类；同时，通过提供分类级别信息，提高 GAN 生成图像的质量，进而改善了像素分类，该方法经过在几个挑战性的基准视觉数据集上测试，表现与当前的最先进语义分割方法相当。

Mar, 2017

语义可转移的弱监督内窥镜病变分割

本论文提出了一种用于弱监督内窥镜下病变分割的新语义病变表示转移模型，该模型可以从相关的完全标记的疾病分割任务中利用有用的知识，以提高目标弱标记的病变分割任务的性能，其中包括提出了基于伪标签生成器的伪像素标签生成方法，并将同一类别的动态搜索特征中心在不同数据集间对齐。

Aug, 2019

GuidedMix-Net：使用标记图像作为参考的半监督语义分割

利用标记信息指导非标记示例的学习，通过三个操作进行语义分割的半监督学习，包括相似标记 - 非标记图像对的插值，互信息的转移以及伪面具的泛化。在 PASCAL VOC 2012 和城市景观上的大规模实验中，与先前的方法相比，GuidedMix-Net 取得了竞争性分割准确性，并显着提高了平均交集联合（mIoU）比先前的方法高 7％。

Dec, 2021

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

大规模半监督目标检测的视觉和语义知识迁移

基于深度卷积神经网络的物体检测系统在许多大规模物体检测基准测试中取得了显着成就，然而，这需要大量的标注边界框来进行训练。本文通过将图像级别分类器转化为物体检测器解决了此问题，并利用来自视觉和语义领域的物体相似性知识，在将分类器转换为没有边界框注释的类别时转移此信息。实验结果表明，我们提出的基于物体相似性的知识转移方法在半监督设置下实现了最先进的检测性能。

Jan, 2018

通用半监督语义分割

本文提出了一种通用的半监督语义分割框架，旨在在各种应用领域实现更低的注释和部署成本，并通过像素感知熵正则化的特征对齐目标来最小化有监督以及无监督损失，以实现在多个领域中都能使用单一模型，利用少量标记实现性能提升，同时可以处理不同领域的标签空间不同的问题。

Nov, 2018