ICCVAug, 2021

弱监督语义分割的补充补丁

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TL;DR本研究通过信息学理论视角，提出一种基于互补补丁表示的方法，运用三元组网络和三项规范功能实现互补补丁网络（CPN），同时借助像素 - 区域相关模块（PRCM）加强上下文信息，从而在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了新的最优成果以验证该方法的有效性。
weakly supervised semantic segmentationclass activation mapcomplementary patch representationpixel-region correlation modulepascal voc 2012
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

  • 通过匹配局部和完整特征来改进定位的 Puzzle-CAM

    提出了一种新的方法，Puzzle-CAM，用于在使用图像级监督的情况下，通过最小化从分离补丁和整个图像的特征之间的差异来发现对象中最集成的区域，以激活对象的整体区域。在 PASCAL VOC 2012 测试数据集上，Puzzle-CAM 的表现优于以前的最先进的方法。

    Jan, 2021

  • 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

  • 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

  • 通过表示、变换和补偿增强弱监督图像分割

    弱监督图像分割是计算机视觉中的关键任务，依赖于图像级别的类别标签。我们提出了一种利用具有对比学习的孪生网络改进类别活动图 (CAMs) 质量并实现自我改善过程的新型单阶段 WSIS 方法。我们的方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上实验证明其明显优于其他最先进方法，在 PASCAL VOC 2012 验证集和测试集上分别达到了 67.2% 和 68.76% mIoU。此外，我们的方法在弱监督目标定位任务中也展现出竞争力。

    Sep, 2023

  • 弱监督语义分割的跨语言图像匹配

    本文提出了一种基于 CLIP 模型的跨语言图像匹配框架 CLIMS，通过自然语言监督以激活更合理的物体区域和抑制相关的背景区域，并使用一组预定义的类相关背景文本描述来防止模型激活相关背景区域，在 PASCAL VOC2012 数据集上进行了充分的实验，该方法明显优于之前的最先进方法。

    Mar, 2022

  • 基于 Token 对比的弱监督语义分割

    本研究提出了 Token Contrast (ToCo)，一种用于解决 Vision Transformer（ViT）在弱监督语义分割 (WSSS) 中过度平滑的问题，是革新的 Class Activation Map（CAM）的一种实验。ToCo 采取 Patch Token Contrast（PTC）和 Class Token Contrast（CTC）的方式，有效地提高了语义分类精度，与多阶段的最先进方法相当。

    Mar, 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

  • 基于 SAM 模型的弱监督语义分割增强伪标签

    使用 Segment Anything Model（SAM）结合 Class Activation Maps（CAM）生成更高质量的伪标签，用伪标签为特定类提供信号，选择相关的 mask 并用它们进行标注以产生一个更精确的伪标签，综合我们的方法提高了五种最先进的弱监督语义分割方法的平均伪标签交并比（mIoU）6.2％。

    May, 2023

  • COMNet: 弱监督语义分割中的共现匹配

    本文提出了一种新颖的 Co-Occurrent Matching Network（COMNet），可以提升 CAM 的质量，并强制网络关注整个目标的各个部分，从而有效提高基线模型的性能并达到最新的最佳性能。

    Sep, 2023