不同图像领域弱监督语义分割的综合分析

Dec, 2019

不同图像领域弱监督语义分割的综合分析

A Comprehensive Analysis of Weakly-Supervised Semantic Segmentation in Different Image Domains

Lyndon Chan, Mahdi S. Hosseini, Konstantinos N. Plataniotis

TL;DR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。

Abstract

Recently proposed methods for weakly-supervised semantic segmentation have achieved impressive performance in predicting pixel classes despite being trained with only image labels which lack positional information. Because image annotations are cheaper and quicker to generate, weak sup

weakly-supervised semantic segmentation natural scene images histopathology satellite images dataset transfer

发现论文，激发创造

基于对比度变分模型的组织病理学图像点注释弱监督分割

本研究提出了一种基于对比的变分模型，用于生成组织病理学图像分割效果，旨在作为弱监督深度学习分割模型的可靠补充监督，并证明其在组织病理学图像分割方面的有效性和效率。

Apr, 2023

组织学肿瘤弱监督多实例学习分割

本文提出了一种弱监督整个切片图像分割的框架，利用标准的临床注释，采用多实例学习方案进行模型训练，并在 The Cancer Genome Atlas 和 PatchCamelyon 数据集上进行了评估，显示出一定的潜力.

Apr, 2020

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

卫星图像弱监督语义分割

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。

Apr, 2019

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

简单有效：弱监督实例和语义分割

本文提出了一种无需修改分割训练过程的弱监督训练方法，通过精心设计给定边界框的输入标签，经过单一训练循环即可达到先前算法的弱监督结果并能够抵达完全监督模型的约 95% 的语义标注和实例分割质量。

Mar, 2016

弱监督和半监督全景分割

这篇论文提出了一种弱监督的模型，能够同时执行语义分割和实例分割任务，并使用图像级别标签弱监督 “stuff” 类别的分割，以及使用边界框弱监督 “thing” 类别的分割。通过分析注释质量和预测性能之间的关系，可以对数据集的创建有所启示。

Aug, 2018

使用弱标签的域自适应语义分割

论文提出一个新框架，使用 image-level weak labels，引入了 category-wise alignment 来实现 domain adaptation 中 feature alignment 和 pseudo-labeling 的相互作用，实验结果表明在 UDA 和 WDA 上都有显著的提高。

Jul, 2020

跨领域拓展和分析自监督学习

通过对自监督学习在卫星图像等各个领域的实验发现，旋转任务是语义最具意义的，而 Jigsaw 和 Instance Discrimination 的性能很大程度上归因于它们诱导分布的特性，但在细粒度分类等任务上所有任务的表现均不佳，这些成功和失败的原因通过对预训练泛化、随机标签和隐含维度的研究进行了定量和定性的诊断。

Apr, 2020

利用网络爬虫视频的弱监督语义分割

本文提出一种基于图像级别类别标签的弱监督语义分割算法，利用 Web 存储库中有关目标类别标签的视频检索并从检索到的视频中生成分割标签以模拟语义分割的强监督，该算法明显优于现有的同等监督方法，甚至与依赖额外标注方法的方法一样有竞争力。

Jan, 2017