Aug, 2021

弱监督语义分割的自适应亲和力损失和错误伪标签优化

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TL;DR本文提出了将多阶段方法的关联学习嵌入到单阶段模型中，引入自适应关联损失深度学习网络，考虑到伪标签中可能存在的错误，提出了一种新的标签重新分配损失函数，本方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上实验表明，优于其他标准单阶段方法，并达到了与多阶段方法相当的性能。
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发现论文，激发创造
  • 强化弱监督语义分割的双重亲和学习增强的辅助任务

    提出 AuxSegNet + 框架，使用正好标定过的图片级别标签，通过关联任务 -- 显著性检测和多标签图像分类以及交叉任务亲和学习机制，改进了弱监督语义分割的性能，并在 PASCAL VOC 和 MS COCO 数据集上取得了新的最先进结果。

    Mar, 2024

  • 迭代亲和力学习弱监督语义分割

    该研究提出了一种基于迭代算法的学习方法，利用像素点之间的强关联性来生成密集分割地图，并通过信任区域来确保像素关联的可靠性以在没有准确标记的情况下学习亲和力矩阵，实验表明该方法在 PASCAL VOC 2012 和 COCO 数据集上性能优越。

    Feb, 2020

  • 从不确定性推断和亲和力多样性角度解决弱监督语义分割中的模糊性问题

    研究提出了 UniA，一种基于不确定性推理和亲和力多样化的统一单阶段弱监督语义分割框架，用于解决弱监督语义分割中的歧义问题，并在 PASCAL VOC、MS COCO 和医学 ACDC 数据集上验证了其有效性和优越性。

    Apr, 2024

  • 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

  • 从注意力中学习关联性：利用 Transformer 进行端到端弱监督语义分割

    本文介绍使用 Transformer 结合注意力机制来改善弱监督语义分割的问题，提出了 Affinity from Attention 和 Pixel-Adaptive Refinement 模块来学习和精华像素标签和相似度，本方法在多个数据集表现非常出色。

    Mar, 2022

  • 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

  • 通过转移语义亲和力和边界实现弱监督语义分割

    本文提出了一种弱参考语义分割方法，通过在基础类别上添加像素级别的注释，来帮助在只有图像级别标签的情况下，分割新类别对象，实验证明此方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上表现显著优于传统方法。

    Oct, 2021

  • 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

  • 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

  • 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