Sep, 2023

COMNet: 弱监督语义分割中的共现匹配

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TL;DR本文提出了一种新颖的 Co-Occurrent Matching Network（COMNet），可以提升 CAM 的质量，并强制网络关注整个目标的各个部分，从而有效提高基线模型的性能并达到最新的最佳性能。
image-level weakly supervised semantic segmentationco-occurrent matching network (comnet)camsinter-matchingintra-matching
发现论文，激发创造
  • 联合弱监督学习语义匹配和物体共分割：展示、匹配和分割

    我们提出了一种联合匹配和分割图像集合中同一类别的对象实例的方法，这种方法利用了两个任务的互补性，通过从语义匹配得到的估计密集对应场来提供对象共分割的监督，并且从对象共分割得到的预测对象掩码来改善语义匹配的性能，我们的算法在五个基准数据集上表现优异。

    Jun, 2019

  • 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

  • 语义分割的交换分配弱监督共训练

    提出了一种采用引导类激活图的端到端弱监督语义分割模型 CoSA，通过交替学习和三种技术的引入，有效减少了类激活图的不一致性和错误，达到了优于现有方法的性能。

    Feb, 2024

  • 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

  • 弱监督物体定位的组合类激活图

    该论文提出了一种名为 NL-CCAM 的弱监督目标定位方法，通过使用组合类别激活映射，将非局部模块集成到现有的基础网络中，在代表性的目标定位基准测试中取得了卓越的性能，同时证明了所提出方法的广泛适用性。

    Oct, 2019

  • MinMaxCAM：基于 CAM 的弱监督定位中提升目标覆盖率

    本文提出了两种表示规范机制：完整区域规范化和公共区域规范化，以解决弱监督目标定位中存在的对象覆盖不准确的问题，并且在 ImageNet，CUB-200-2011 和 OpenImages-segmentation 数据集上得到了显著优于现有方法的结果。

    Apr, 2021

  • 弱监督语义分割的补充补丁

    本研究通过信息学理论视角，提出一种基于互补补丁表示的方法，运用三元组网络和三项规范功能实现互补补丁网络（CPN），同时借助像素 - 区域相关模块（PRCM）加强上下文信息，从而在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了新的最优成果以验证该方法的有效性。

    Aug, 2021

  • 弱监督语义分割的问题 - 答案跨语言图像匹配

    我们提出了一种基于问题回答跨语言图像匹配框架，利用视觉语言基础模型来最大化对图像的基于文本的理解，并引导激活图的生成，以解决现有激活地图方法在目标物体区域低激活和背景区域误激活的问题。

    Jan, 2024

  • 基于迭代挖掘共同对象特征的弱监督语义分割

    本文提出一个迭代的自下而上和自上而下的框架，通过挖掘常见特征来扩展对象区域，并通过优化分割网络进行训练和预测对象掩码，证明此方法在 Pascal VOC 2012 数据集上的表现优于现有的最先进方法。

    Jun, 2018

  • 弱监督语义分割的跨语言图像匹配

    本文提出了一种基于 CLIP 模型的跨语言图像匹配框架 CLIMS，通过自然语言监督以激活更合理的物体区域和抑制相关的背景区域，并使用一组预定义的类相关背景文本描述来防止模型激活相关背景区域，在 PASCAL VOC2012 数据集上进行了充分的实验，该方法明显优于之前的最先进方法。

    Mar, 2022