WSSS 中的阈值问题：操纵激活函数以构建鲁棒准确的分割模型

CVPRMar, 2022

WSSS 中的阈值问题：操纵激活函数以构建鲁棒准确的分割模型

Threshold Matters in WSSS: Manipulating the Activation for the Robust and Accurate Segmentation Model Against Thresholds

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Minhyun Lee, Dongseob Kim, Hyunjung Shim

TL;DR本文提出了一种基于弱监督的语义分割的新方法，该方法通过操纵激活图来减轻样本分布不平衡和用于全局阈值的过度简化等问题。最后，在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 数据集上实现了最新的分类记录。

Abstract

weakly-supervised semantic segmentation (WSSS) has recently gained much attention for its promise to train segmentation models only with image-level labels. Existing WSSS methods commonly argue that the sparse coverage of CAM incurs the performance bottleneck of WSSS. This paper provid

weakly-supervised semantic segmentation bias mitigation activation manipulation network per-pixel classification loss label conditioning module

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

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

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

弱监督语义分割的激活调制和重新校准方案

提出了一种活动调制和校准 (AMR) 方案，利用聚光分支和补偿分支获得加权的 CAMs，提供重新校准和任务特定的概念来提高图像级弱监督语义分割的性能。

Dec, 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

弱监督语义分割的注意力图背景噪声消除

基于 Conformer 的 TransCAM 方法在弱监督语义分割中解决了背景噪声的问题，减少了背景噪声的影响，提高了伪标签的准确性。在实验中，我们的模型在 PASCAL VOC 2012 验证数据上达到了 70.5% 的分割性能，在测试数据上达到了 71.1% 的分割性能，在 MS COCO 2014 数据上达到了 45.9% 的分割性能，优于 TransCAM 方法。

Apr, 2024

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

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