CVPRApr, 2019

利用像素间关系进行实例分割的弱监督学习

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TL;DR本文提出了一种新颖的方法，使用图像级别的类标签作为监督来学习实例分割。我们的方法生成训练图像的伪实例分割标签，并用于训练完全监督模型。通过 IRNet，我们首先从图像分类模型的 attention maps 中识别出与对象类别相关的种子区域，然后传播到整个实例区域，估计出准确的边界，并为种子分配实例标签，使得整个实例区域可以准确地估计。IRNet 是基于 attention maps 的像素间关系训练的，因此不需要额外的监督。在 PASCAL VOC 2012 数据集上，我们的方法与 IRNet 取得了出色的表现，不仅超过了之前使用相同级别监督训练的最先进模型，还超过了一些依赖于更强监督的先前模型。
instance segmentationimage-level class labelspseudo labelsirnetinter-pixel relations
发现论文，激发创造
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    Jul, 2020

  • 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

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    Jul, 2019

  • IPixMatch: 提升半监督语义分割的互像素关系

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    Apr, 2024

  • Few-Shot 分割中的类原型关系

    本研究提出了一种叫做 “IPRNet” 的方法，采用在原型空间中的原型关系来增强少样本数据在特征空间中的区分性，该方法在 Pascal-5i 和 COCO-20i 数据集上具有优秀的分割性能。

    Nov, 2022

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    Mar, 2018

  • 动态实例化网络的像素级实例分割

    该论文提出了一种基于语义分割的实例分割系统，利用 CRF 预测具有对象类和实例标签的分割地图，从而提高难度较大的像素级别分割精度，使像素不能属于多个实例，并在 Pascal VOC 和 Cityscapes 数据集上取得最新颖的结果。

    Apr, 2017

  • 从图像级别到像素级别的卷积网络标注

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的模型，只利用物体类别信息，通过最小化对目标分割任务的先验仅推断目标分割。我们展示了该模型在相对于弱监督物体分割任务中领先于业界最先进的方法。

    Nov, 2014

  • 跨越类别级别和实例级别的语义图像分割

    通过语义类别分割为基础，使用一种深度卷积回归网络来预测像素级的实例边界框，以实现语义实例分割，同时在训练过程中采用在线引导方法来进一步提高语义类别分割和实例级分割的效果，以最终在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得最佳结果。

    May, 2016

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    本研究展示了弱监督视频实例分割可以通过训练应用在视频层面上的算法来解决由于目标物体缺失而引起的问题，提出了两种方法用于处理这一问题。

    Mar, 2021