ICCVAug, 2021

像素对比一致性半监督语义分割

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TL;DR提出一种新型半监督语义分割方法，结合像素级 L2 损失和像素对比损失以实现两个分割模型规则：图像增强之间的标签空间一致性性质和不同像素之间的特征空间对比性质，采用 DeepLab-v3+ 结构和多个数据集进行了广泛的实验，表现出最先进的性能。
semi-supervisedsemantic segmentationdeeplab-v3+pixel-level l2 losspixel contrastive loss
发现论文，激发创造
  • 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

  • 探索跨图像像素对比用于语义分割

    提出了一个利用对比学习实现像素级别度量学习的语义分割框架，能够从全局上探索标记像素的结构，并在多个数据集上带来了显著的性能改进。

    Jan, 2021

  • 区域级别的对比一致性学习用于半监督语义分割

    本文提出了基于区域级别对比和一致性学习框架 (RC^2L) 的半监督语义分割方法，通过引入区域级别损失，包括 Region Mask Contrastive (RMC) 损失、Region Feature Contrastive (RFC) 损失、Region Class Consistency (RCC) 损失和 Semantic Mask Consistency (SMC) 损失，实现了更好的稳定性和性能。在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集上的实验结果表明，所提出的方法优于现有最先进方法。

    Apr, 2022

  • 基于类别内存库的像素级对比学习的半监督语义分割

    本研究提出了一种半监督语义分割的新方法，采用对比学习模块，通过维护持续更新的内存库，将具有相同类别的样本的像素级特征表示相似，通过端到端的训练，优化标注和未标注数据的特征，能够在公共基准测试中取得比半监督语义分割和半监督领域适应的现有技术更好的表现，尤其在标注数据较少的情况下有更大的提升。

    Apr, 2021

  • 高低层次一致性半监督语义分割

    文章提出了一种利用一些有限的像素注释数据和一些无标签数据进行半监督语义分割的方法，并在 PASCAL VOC 2012，PASCAL-Context，和 Cityscapes 数据集上实现了最新的半监督学习的最佳性能。

    Aug, 2019

  • 对比学习用于标签少的语义分割

    本文提出了一种基于对比度学习的语义分割训练策略，使用像素级和标签基础对比损失的方法，能够在减少标记数据的情况下提高性能，并通过 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集的实验证明了该方法的有效性。

    Dec, 2020

  • 语义分割的复制 - 粘贴对比预训练 (CP2)

    本文提出了一种名为 CP2 的逐像素对比学习方法，既有利于图片及像素级别的表征学习，也适用于下游的密集预测任务，经实验证明其提高了语义分割的性能表现。

    Mar, 2022

  • 对比、风格化和适应：用于域自适应语义分割的无监督对比学习框架

    本文提出使用有别于过往方法的对比公式来实现 CONtrastive FEaTure and pIxel alignment (CONFETI)，并使用类别间跨领域信息将像素级和特征级（采用像素原型对比方法）的对齐相结合，以用于解决合成和真实世界数据集之间的领域缺口问题，在 DeepLabV2 上优于现有最先进方法。

    Jun, 2023

  • SePiCo: 面向域自适应语义分割的语义引导像素对比

    该论文提出了一种新的一步自适应框架 SePiCo，它通过强调单个像素的语义概念来促进跨域自学习方法的学习，并在合成到真实和白天到夜晚自适应情景下取得了显著的进展。

    Apr, 2022

  • 使用局部对比损失的自监督学习，用于检测和语义分割

    提出了一种自监督学习方法，适用于对象检测和语义分割等半全局任务，通过在训练期间最小化像素级的本地对比损失（LC-loss），在自学习特征中强制实现对变换后的同一图像的相应图像位置之间的本地一致性，可将 LC-loss 添加到现有的自监督学习方法中，并在 COCO、PASCAL VOC 和 CityScapes 数据集上评估 SSL 方法，结果比现有的先进自监督学习方法在 COCO 对象检测、PASCAL VOC 检测和 CityScapes 分割等任务上分别提高了 1.9％，1.4％和 0.6％。

    Jul, 2022