Aug, 2023

重新思考用于分割的类激活图：通过降噪展示浅层语义信息

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TL;DR我们提出了一个基于梯度的简单去噪方法，用于过滤噪声并生成高质量的类激活图，通过大量实验验证了该方法在弱监督语义分割任务中的有效性。
class activation mapsweakly supervised learninghigh-resolution feature mapsshallow feature mapsgradient-based denoising method
发现论文，激发创造
  • 用于视觉实例搜索的类加权卷积特征

    本文提出了一种基于目标图像预测的语义信息的局部感知编码方法，在图像检索中使用卷积神经网络和类激活图进行无监督重排和目标检测，证明了其在 Oxford5k 和 Paris6k 等公共数据集上的优越性能。

    Jul, 2017

  • 特征激活图：深度学习模型在图像分类中的可视化解释

    提出了一种名为功能激活映射（Feature Activation Map，FAM）的后期解释工具，以此来解释并理解没有全连接层的深度学习模型（如少样本学习图像分类、对比学习图像分类和图像检索任务），其原理是通过两个图像嵌入之间的相似性得出通道贡献权重，并将激活映射与相应的归一化贡献权重线性组合形成可视化的解释图。经过对十种深度学习模型进行的定量和定性实验表明，该算法的有效性。

    Jul, 2023

  • 多通道高分辨率卷积神经网络类激活图

    深度学习中越来越需要可解释的 AI。我们的工作旨在将来自较早和较晚网络层的信息结合起来，产生具有竞争力的高分辨率 Class Activation Map，从而准确定位图像特征，从而超越以前的艺术水平。

    Apr, 2022

  • 从非判别特征中提取类激活图

    提出了一种新的计算 CAM 的方法，通过引入一种新的计算方法，可以显式地捕捉到不具有识别能力的对象特征，从而将 CAM 扩展到覆盖整个对象，实验结果表明，该方法在弱监督语义分割领域具有优越性，且计算成本较低。

    Mar, 2023

  • 无监督对象定位和语义分割中，不考虑类别的激活映射对比学习

    该研究提出了使用无标签图像数据进行不需要图像级监督的类无关激活图生成的对比学习方法（Contrastive learning for Class-agnostic Activation Map），得到了更完整的物体区域，并应用于弱监督目标定位和语义分割中。

    Mar, 2022

  • 通过梯度加权类别激活映射实现可解释的语义分割

    本文提出了一种名为 SEG-GRAD-CAM 的基于梯度的方法，扩展了广泛使用的 Grad-CAM 方法，用于解释语义分割中每个像素的相关性。

    Feb, 2020

  • UM-CAM：基于不确定性加权的多分辨率类激活图在弱监督下进行胎儿脑分割

    本文提出了一种基于 UM-CAM 的新型弱监督学习方法，利用语义特征和上下文信息探测，解决了采用图像级标签的弱监督分割方法中出现的活跃区域不完整的问题，对于胎儿脑分割任务取得了良好的性能。

    Jun, 2023

  • 信息类别激活图

    本研究旨在评估图像中某个标签的特定区域的定量信息内容，使用信息论来实现类激活映射和信息的桥梁，同时开发了一种信息化类激活映射 (infoCAM)。应用于图像分类任务中，infoCAM 可以更好地执行弱监督目标定位任务，实现了在 Tiny-ImageNet 中的最新研究结果。

    Jun, 2021

  • 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

  • 可视化解释性的类激活图综述

    最近在深度学习方法学研究方面取得了一系列复杂的计算机视觉模型技术，达到甚至超过了人类的表现。然而，这些黑盒深度学习模型在可解释性和透明度方面存在一定限制，而这对将学习机器纳入涉及人类监督的敏感决策支持系统中是至关重要的。因此，解释性计算机视觉技术的发展近年来引起了越来越多的关注。在解释性计算机视觉领域中，类激活映射（CAMs）已被广泛认可和利用，以增强深度学习模型决策过程的可解释性和洞察力。本文全面概述了类激活映射方法随着时间推移的演变，并探讨了用于评估类激活映射的度量标准，并介绍了改善这些方法显著性的辅助技术。概述最后提出了未来研究的潜在方向。

    Sep, 2023