Dec, 2022

利用图像级别的类别标签学习检测语义边界

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TL;DR本文介绍了第一次尝试使用图像级别的类别标签作为监督来学习语义边界检测的方法，并且提出了一种基于多实例学习的任务形式，在区别不同类别的领域之间通过互相连线代表边界。我们提出的神经网络模型可以可靠地学习估计语义边界，即使是在多实例学习策略的不确定监督下，将其用于生成训练图像的伪语义边界标签，并使用这些标签来训练完全监督模型。最终模型在 SBD 数据集上取得了出色的表现，与一些使用更强监督的模型相当竞争。
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发现论文，激发创造
  • 边缘乃魔鬼：从嘈杂标注中学习语义边界

    本文提出了一种新的网络层和损失函数，用于退化标注数据并从中学习到尖锐、精确的语义边界，通过实验证明相较于已有方法，其能够显著地改善语义边界检测效果并提高粗分割标签的效率。

    Apr, 2019

  • 边缘分类：边界检测改善语义图像分割

    通过结合语义分割和语义感知边缘检测，将类边界显式地融入模型，有效地解决了深网络在学习上下文信息时对高频细节的模糊化问题，从而显著地提高了基于卷积神经网络的语义分割准确度，该方法也在 ISPRS Vaihingen 基准测试中取得了超过 90% 的总体准确率。

    Dec, 2016

  • 从图像级别到像素级别的卷积网络标注

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的模型，只利用物体类别信息，通过最小化对目标分割任务的先验仅推断目标分割。我们展示了该模型在相对于弱监督物体分割任务中领先于业界最先进的方法。

    Nov, 2014

  • 全卷积多类多实例学习

    本文提出了一种利用多实例学习（MIL）方法进行多类语义分割的学习的新算法，只需要通过图像级标记进行训练，同时采用全卷积网络来优化细分标签的分配。实验结果表明，该方法在 PASCAL VOC 数据集的分割挑战任务中有良好的表现。

    Dec, 2014

  • 基于图像级标签的粗到细语义分割

    该研究提出了一种基于图像类别标签的新型递归粗到细语义分割框架，可用于图像分割和前景分割等任务，并且只需要一个标签来处理包含多类别对象的图像。

    Dec, 2018

  • 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

  • 情境物体边界检测

    该论文提出一种基于场景的目标边界检测方法，通过针对各种情况训练特定的模型，并利用图像外观进行上下文建模，实现了对测试图像的场景分类。实验证明该方法可以显著提高分割准确度，并且远远优于一些基准模型。

    Apr, 2015

  • 弱监督的物体边界

    本文提出了一项弱监督技术用于生成边界检测的标注，仅使用边界框的标注数据即可在目标边界检测任务中达到高性能。该方法在边界检测任务上表现优于当前最先进的完全监督方法。

    Nov, 2015

  • 半监督自修正语义图像分割网络

    本研究介绍了一种半监督框架，通过一个辅助模型和一个自我纠正模块，在只有一小部分完全有监督图像的基础上，使用具有目标边界框标签的图像和只有目标边界框标签的图像集（称为弱集），训练出高质量的语义分割模型，这种方法比传统大量完全有监督数据模型要求的标注工作量减少～7 倍。

    Nov, 2018

  • 基于伪标签的半监督语义分割综述

    半监督语义分割领域伪标签方法的综述，从不同角度分类并介绍了特定应用领域的具体方法，还探讨了伪标签技术在医学图像分割中的应用，并提出了一些可行的未来研究方向来解决现有挑战。

    Mar, 2024