Recently, unsupervised learning has made impressive progress on various
tasks. Despite the dominance of discriminative models, increasing attention is
drawn to representations learned by generative models and in
本文利用大量未标注或弱标注的数据和生成式对抗网络作为背景,提出了一种半监督框架实现语义分割,其中利用推理出的大量虚假图片来强化真实数据的特征聚类;同时,通过提供分类级别信息,提高 GAN 生成图像的质量,进而改善了像素分类,该方法经过在几个挑战性的基准视觉数据集上测试,表现与当前的最先进语义分割方法相当。