May, 2023

RaSP: 基于关系感知的语义先验策略用于弱监督下增量分割

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TL;DR本文提出一种基于语义关系的弱监督方法，将对象先验从以前学习的类别转移到新类别，从而提高了新类别和旧类别的分割掩模质量，并在一些连续学习任务中验证了该方法的有效性。
class-incremental semantic image segmentationweakly supervised approachsemantic relationshipscontinual learningfew-shot scenario
发现论文，激发创造
  • 图像标签语义分割的增量学习

    该论文提出了一种新的语义分割框架，采用弱增量学习，使用辅助分类器和软标签更新模型，从图像级别标签中学习新类别的分割，可有效减少由像素逐像素标注带来的时间和经济成本。

    Dec, 2021

  • 利用先验网络知识学习弱监督语义分割

    本文介绍了一种使用图像标签进行弱监督语义分割的模型，利用图像标注作为注意机制来识别图像中的语义区域，并描述了如何将此掩模生成策略纳入完全端到端可训练的过程中，其中网络同时学习对图像进行分类和分割，实验表明，利用生成的类特定掩模可以超越只使用图像标记的最新弱监督语义分割方法甚至某些利用额外监督或训练数据的模型。

    Apr, 2018

  • 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

  • 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

  • 通过转移语义亲和力和边界实现弱监督语义分割

    本文提出了一种弱参考语义分割方法，通过在基础类别上添加像素级别的注释，来帮助在只有图像级别标签的情况下，分割新类别对象，实验证明此方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上表现显著优于传统方法。

    Oct, 2021

  • 语义分割的增量学习技术

    本研究旨在解决深度学习架构在面临新增任务时由于灾难性遗忘导致性能下降的问题，提出了一种知识蒸馏方法来保留以前学习过的类别信息，并同时学习新类别，本文在 Pascal VOC2012 数据集上进行了实验验证其有效性。

    Jul, 2019

  • 基于内置前 / 背景先验的弱监督语义分割

    在语义分割方面仅使用图像标签的弱监督方法在像素级注释方面费时昂贵。本文提出了一种不使用外部物体模块的新方法，使用卷积层的激活并通过稠密 CRF 平滑来从预训练网络本身中提取标记，以实现更精确地语义分割。此外，我们介绍了一种新的廉价的弱监督方法，可提高分类效果。

    Sep, 2016

  • 借助语义引导的关系对齐和自适应推进增量式少样本语义分割

    本文提出一种基于 Semantic-guided Relation Alignment and Adaptation (SRAA) 方法的增量式 few-shot 语义分割方法，解决了在增量学习后的语义混淆问题，并通过在 PASCAL VOC 2012 和 COCO 数据集上的实验结果表明了它的有效性。

    May, 2023

  • 在弱监督语义分割中结合网络内置先验知识

    本文提出了一种从经过预训练的对象识别神经网络中提取精确掩模的新方法，由此摆脱了外部对象模块，并展示了如何通过前后景图像将它们融合与弱监督本地化网络提取的信息，我们的实验结果表明，将这些掩模与弱监督训练损失结合使用可以获得基于标签的弱监督语义分割的最先进结果。

    Jun, 2017

  • 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