弱监督语义分割的因果干预

Sep, 2020

Causal Intervention for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

Dong Zhang, Hanwang Zhang, Jinhui Tang, Xiansheng Hua, Qianru Sun

TL;DR本文提出了一种因果推断框架，结合结构因果模型和上下文调整方法以纠正语义分割中的误导性上下文因素，使用图像级标签生成更好的像素级伪掩模，并将其用作后续分割模型的更好伪造地面实况。

Abstract

We present a causal inference framework to improve Weakly-Supervised Semantic Segmentation (WSSS). Specifically, we aim to generate better pixel-level pseudo-masks by using only image-level labels -- the most crucial step in WSSS. We attribute the cause of the ambiguous boundaries of p

weakly-supervised semantic segmentation causal inference framework pixel-level pseudo-masks context adjustment confounding bias

发现论文，激发创造

利用形状线索进行弱监督语义分割

本研究提出了一种基于形状信息的弱监督语义分割方法，采用了新颖的改进方法去增强模型可靠性，能够在单阶段框架内迅速高效地完成训练与推理，在 PASCAL VOC 2012 数据集上的准确率超过了现有的同类方法。

Aug, 2022

弱监督语义分割的渐进不确定特征自强化

对比传统的像素级监督语义分割，使用图像级标签的弱监督语义分割（WSSS）面临的挑战是始终专注于最具差异性的区域，导致完全监督条件下的不一致。典型的表现是在目标边界上减少了精度，从而导致 WSSS 的准确性下降。为了缓解这个问题，我们提出了一种自适应将图像内容划分为确定性区域（如自信的前景和背景）和不确定性区域（如目标边界和错误分类类别）进行分别处理的方法。对于不确定性提示，我们采用基于激活的掩膜策略，并试图通过自身提炼的知识来恢复局部信息。我们进一步假设未掩膜的自信区域应具有足够的鲁棒性以保持全局语义。基于此，我们引入了一种互补的自我增强方法，它限制了这些自信区域与具有相同类别标签的增强图片之间的语义一致性。通过在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 上进行的大量实验证明，我们提出的 WSSS 的单阶段方法不仅明显优于最先进的基准方法，而且在复杂性换精度的多阶段方法之上。可以在此 https URL 找到代码。

Dec, 2023

基于像素原型对比的弱监督语义分割

本文提出了一种基于像素级原型对比度的弱监督语义分割方法，通过两种直观的先验知识，对图像的不同视角和单个视角内进行执行，旨在实施跨视图特征语义一致性规则，并促进特征空间的内部（间）类一致性（离散度），从而提高了两个强基线模型的精度，并在 PASCAL VOC 2012 上实现了新的最先进水平。

Oct, 2021

弱监督语义分割的上下文解耦增强

本篇论文提出了一种名为 Context Decoupling Augmentation 的方法，通过改变物体出现的内在背景来驱动模型消除物体实例与背景之间的关联，从而提高珂以提高弱监督语义分割方法的性能。在 PASCAL VOC 2012 数据集上进行的实验表明，本方法显著提高了几种流行的弱监督语义分割方法的性能。

Mar, 2021

将全局上下文和局部内容耦合在一起进行弱监督语义分割

我们提出了一种单级 WSSS 模型（WS-FCN），它可以捕获由相邻特征网格形成的多尺度上下文，并将低级特征中的细粒度空间信息编码到高级特征中，通过全局物体上下文和本地区域内容消除二者的限制。该模型可以有效地进行自我监督，并在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 数据集上实现了最先进的结果。

Apr, 2023

增强弱监督分割的高保真伪标签

该论文提出了一种基于图片分类网络和概率解释 CAM 的图像级弱监督语义分割方法来改善先前弱监督下模型的性能，通过提高区域相似性和轮廓质量来增强几乎任何以前的 WSSS 方法，并在 PASCAL VOC 数据集上进行了演示。

Apr, 2023

基于图像级标签的弱监督语义分割：从传统模型到基础模型

基于图像级标签的弱监督语义分割是有效的避免昂贵标注的解决方案。本文首先对传统方法进行全面调研，然后研究了在弱监督语义分割中视觉基础模型（如 SAM）的适用性和挑战，为该研究领域的未来发展提供了深入的见解。

Oct, 2023

弱监督语义分割中的伪掩模问题

为了解决弱监督语义分割中伪掩模生成和嘈杂伪掩模监督训练的问题，我们提出了一种新的方法，利用系数变化平滑、比例伪掩模生成、假冒欠拟合和循环伪掩模等技术，取得了 PAS-CAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 两个语义分割数据集的最新成果，在性能方面全面超越之前的结果。

Aug, 2021

多模式基础模型增强弱监督语义分割：一种端到端方法

使用弱监督语义分割方法解决数据标注成本高的问题，通过借鉴视觉基础模型来学习对象边界从而提高分割结果的质量。

May, 2024

面向弱监督语义分割的分组语义挖掘

本研究提出一种基于图神经网络的弱监督语义分割方法，将图像表示为图的节点，使用组内注意力机制建立图中的关系，通过迭代信息传递的方式学习更准确、更完整的物体响应，并在多个基准数据集上取得了最先进的性能。

Dec, 2020