May, 2023

弱监督语义分割的遮盖式协同对比

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TL;DR本文介绍了一种有效的方法 Masked Collaborative Contrast（MCC），以突出弱监督语义分割中的语义区域。MCC 巧妙地将掩蔽图像建模和对比学习的概念结合起来，设计了可诱导关键字收缩到语义相关区域的 Transformer 块。实验表明，MCC 机制有效地对齐了图像的全局和局部视角，取得了令人印象深刻的性能。
masked collaborative contrastsemantic regionsweakly supervised semantic segmentationtransformer blockscontrastive learning
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过对比掩模预测进行自监督视觉表示学习

    本文提出了一种基于掩模对比学习（CMP）的自监督视觉表示法，利用区域级特征对比而不是视角层级特征对比，以消除隐式的语义一致性假设并实现正样本的无假设定位。使用专门的掩模预测头解决了掩模和非掩模特征之间的域差异，实验结果表明该方法在自然数据集上获得了可比较的性能，并且在大量下游任务上比 MoCo V2 表现更强。

    Aug, 2021

  • 掩蔽以改进卷积神经网络的对比式自监督学习，并揭示显著性

    通过在卷积神经网络中引入掩蔽操作作为额外的数据增强方法，并显式考虑显著性约束，本研究提出了一种改进的对比学习框架，以减轻包括掩蔽操作在内的对比学习中存在的问题，并在多个数据集、对比学习机制和下游任务上进行的广泛实验验证了其有效性和卓越性能。

    Sep, 2023

  • MHCCL: 遮盖分层聚类对比学习用于多变量时间序列

    本文提出了一种基于遮盖的分层聚类对比学习模型（MHCCL），该模型利用多个潜在分区的分层结构中获得的语义信息用于多元时间序列的表示学习，通过新颖的向下遮罩策略过滤假负面、补充正面，进一步结合了聚类层次结构的多粒度信息，设计了新颖的向上遮罩策略以优化聚类元数据。实验结果表明，MHCCL 模型在七个广泛使用的时间序列数据集上比现有的无监督时间序列表示学习方法表现更卓越。

    Dec, 2022

  • 对比度掩蔽：对每样东西进行分割的对比学习

    通过在受限的可见类别上学习有标注遮罩，从而消除繁重注释负担，并在新颖的 unseen 类别上分割对象，部分监督实例分割是一个任务。本文提出了 ContrastMask，它在统一的像素级对比学习框架下，同时在可见和未知类别上学习掩模分割模型，提高了前景和背景的特征辨别率，促进了课程无关掩模分割模型的学习，在 COCO 数据集上的详尽实验证明了我们方法的优越性，胜过了之前的最新技术。

    Mar, 2022

  • Contextrast：语境对比学习用于语义分割

    通过提出的 Contextrast 方法，该论文在语义分割方面取得了显著的改进，能够捕捉到本地 / 全局上下文以及它们之间的关系，并通过利用细节解决边界区域的分割问题。

    Apr, 2024

  • 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

  • 挖掘跨图像语义进行弱监督语义分割

    该论文研究了只从图像级别监督中学习语义分割的问题，引入了两个神经协同注意力机制来补充地捕捉跨图像的语义相似性和差异性，提高了物体模式学习和语义分割的性能，并在不同的 WSSS 设置下实现了最先进的性能。

    Jul, 2020

  • 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

  • 无监督图像翻译的多作物对比学习

    本文提出了一种新颖的基于对比学习的无配对图像翻译框架 MCCUT，通过多视图裁剪生成多样化的负样本，利用领域一致性误差函数将深度特征空间中的嵌入约束在一起，并采用 DCSE 模块来设计生成器以获得更好的结果。

    Apr, 2023