Apr, 2019

卫星图像弱监督语义分割

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TL;DR本研究探讨如何使用图像级别标注来进行语义分割，通过 Anh 和 Kwak 提出的方法从图像级别标注中生成像素级别标注，并提出了对 AffinityNet 的调整，以进行直接的语义分割。结果表明，生成的标签与原始数据集的性能相同，并且直接使用 AffinityNet 和 Random Walk 进行的语义分割质量接近于最佳完全监督方法。
neural networksemantic segmentationimage-level annotationspixel-level annotationsaffinitynet
发现论文，激发创造
  • 基于图像级别监督学习像素级语义相似性用于弱监督语义分割

    本文提出了一种用于弱监督下的图像标注的全新框架 ——AffinityNet。该框架通过训练一个深度神经网络，使其能够预测一对相邻图像坐标之间的语义亲和性，从而通过随机游走来实现语义的传播，以生成图像的分割标签。实验表明，使用我们的方法生成的分割标签训练的 DNN，甚至比其它依赖于更强监管的模型表现更为优秀。

    Mar, 2018

  • 在航空图像上利用查询点监督进行语义分割的学习

    我们提出了一种弱监督学习算法，通过仅依赖查询点标注而非完整遮罩标签训练语义分割算法，从而减少了手动注释所需的成本和时间。我们通过生成超像素将查询点标签扩展到包含相似语义的超像素中，并使用部分带有超像素伪标签的图像来监督语义分割模型的训练。我们在航空图像数据集和不同的语义分割结构上对我们的弱监督训练方法进行了基准测试，结果显示我们可以在减少注释工作量的同时达到与完全监督训练相竞争的性能。

    Sep, 2023

  • 从在线地图学习航空图像分割

    本文研究了使用卫星图像语义分割实现自动生成地图的问题。通过使用不同的训练数据集进行对比分析，文章指出采用大规模公开标注来取代部分手动标注可以显著降低成本且不影响语义分割效果

    Jul, 2017

  • 遥感图像稀疏注释语义分割

    提出一种基于不完整标注的航空图像语义分割框架，利用少量草图注释，采用 FEature 和 Spatial relaTional regulArization (FESTA) 方法来增强监督学习任务，引入无监督学习信号以考虑特征和空间邻域结构。

    Jan, 2021

  • 不同图像领域弱监督语义分割的综合分析

    本篇论文评估了最先进的弱监督语义分割方法在自然场景、组织病理学和卫星图像数据集上的表现，并分析了如何确定哪种方法最适合给定的数据集。结果表明，针对组织病理学和卫星图像的弱监督语义分割面临着与自然场景图像不同的挑战，提出了一些实用技巧并指出需要更多的工作来实现弱监督语义分割的通用方法。

    Dec, 2019

  • 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

  • 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

  • 卫星图像语义分割的主动标签细化

    通过卫星图像的语义分割进行遥感技术研究，有利于了解和利用地球表面。本文提出一种低成本的标记方法，通过众包或预训练网络标记图像，并利用主动学习策略在第二步精细化标注图像。实验结果表明，对语义分割网络进行主动标注精化能够提高性能。

    Sep, 2023

  • 针对脑肿瘤分割问题的弱监督微调方法

    本研究利用同时使用 MRI 图像中的像素级注释和图像级注释，提出了一个学习框架，用于大脑肿瘤的分割模型，并研究了像素级注释和图像级注释的比较量对分割质量的影响，并将我们的方法与传统的全监督方法进行比较，并展示了我们的方法在分割质量方面的优势。

    Nov, 2019

  • 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