CVPRMay, 2021

铁路不是火车：显著性作为弱监督语义分割的拟像素监督

PDF
TL;DR通过像素级反馈和结合图像级标签和预训练显著性检测模型，提出了一种新的弱监督语义分割框架 EPS，可有效解决目标覆盖不全、目标边界不准确、目标不同部分像素分散等问题，并在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 数据集上实现了最新的技术水平表现。
weakly-supervised semantic segmentationpixel-level feedbackexplicit pseudo-pixel supervisionsaliency detectionobject boundaries
发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用点监督的弱监督显著物体检测

    本文采用点监督的方法提出一种新的弱监督显著性物体检测方法，并使用自适应遮罩洪水填充算法生成伪标签，和基于 Transformer 的模型进行训练，同时提出了一种 Non-Salient Suppression（NSS）方法来针对第一轮训练中生成的错误显著性标签进行优化，并应用于第二次训练中，最终在五个基准数据集上证明该方法优于其他先前的监督学习方法和完全监督的最新模型。

    Mar, 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

  • 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

  • 显著性检测和弱监督语义分割的联合学习

    文章提出通过统一的多任务学习框架，使用单个网络解决 WSSS 和 SD 任务，该框架由一个分割网络和一个显著性聚合模块组成，在图像级别和类别无关像素级显著性标签下，端到端训练并在 PASCAL VOC 2012 数据集和四个显著性基准数据集上得到了较好的性能表现。

    Sep, 2019

  • 利用超出分布数据进行弱监督语义分割

    本研究提出了一种基于 Out-of-Distribution 数据的方法 W-OoD，通过发掘分类器的假阳性预测及其背景特征，以识别前景与背景，进而提高弱监督语义分割的性能，并在 Pascal VOC 2012 上实现了最佳表现。

    Mar, 2022

  • 弱监督语义分割中发现类特定像素

    该研究提出一种发现类特定像素的方法，需要通过正确地结合显著性和注意力图才能获得可靠的线索，该方法将二者的可靠性信息组合使用，以训练卷积神经网络以在弱监督语义分割任务和图像级分类任务上实现更好的性能，实验证明，该方法在 PASCAL VOC12 数据集上取得了比以往最好结果更好的成绩。

    Jul, 2017

  • 再思视觉显著性引导的弱监督语义分割

    基于对显著性图在弱监督语义分割中的作用的新见解和实证发现，该论文提出了对显著性图的新视角，并展示了其在研究方向上的启示。通过全面的实验，发现显著性图的质量是显著性引导的弱监督语义分割中的关键因素；同时指出之前研究中使用的显著性图往往是任意选择的，尽管它们对于弱监督语义分割具有重要影响；此外，注意到之前对于阈值选择的关注较少，但在弱监督语义分割中具有重要性。为了促进显著性引导的弱监督语义分割的更有意义和严密的研究，介绍了 exttt {WSSS-BED}，这是一个用于在统一条件下进行研究的标准化框架，提供了七种 WSSS 方法的各种显著性图和激活图，以及来自无监督显著目标检测模型的显著性图。

    Apr, 2024

  • 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

  • 使用伪标签的半监督视频显著目标检测

    本论文提出了一种基于半监督学习的视频显著性目标检测方法，使用伪标签从稀疏注释帧中生成像素级伪标签，并结合部分手动注释，学习了空间和时间线索，进而产生准确的显著性图。实验结果表明，我们的方法在 VOS、DAVIS 和 FBMS 三个公共基准测试数据集上均明显优于所有最先进的全监督方法。

    Aug, 2019