Sep, 2023

双增强变换器网络用于弱监督语义分割

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TL;DR通过使用双增强变换网络和自正则化约束，为弱监督语义分割（WSSS）问题提供一种有效的解决方法，该方法通过将 CNN 和 Transformer 网络相结合进行相互补充学习，并在最终输出上进行增强来改善分割效果。在具有挑战性的 PASCAL VOC 2012 基准测试上进行的大量系统评估结果表明，该方法的有效性优于先前的最先进方法。
weakly supervised semantic segmentationclass activation map (cam)vision transformers (vit)dual-augmented transformer networkpascal voc 2012 benchmark
发现论文，激发创造
  • WeakTr: 探索用于弱监督语义分割的普通视觉 Transformer

    本文探讨了 Vision Transformer (ViT) 在弱监督语义分割 (WSSS) 中的属性。在提出的 WeakTr 框架中，通过自适应融合自注意力图来具有更完整的对象的高质量 CAM 结果。在标准基准测试中，WeakTr 实现了最先进的 WSSS 性能，即在 PASCAL VOC 2012 的 val set 上达到 78.4% 的 mIoU，在 COCO 2014 的 val set 上达到 50.3% 的 mIoU。

    Apr, 2023

  • 弱监督语义分割的渐进不确定特征自强化

    对比传统的像素级监督语义分割，使用图像级标签的弱监督语义分割（WSSS）面临的挑战是始终专注于最具差异性的区域，导致完全监督条件下的不一致。典型的表现是在目标边界上减少了精度，从而导致 WSSS 的准确性下降。为了缓解这个问题，我们提出了一种自适应将图像内容划分为确定性区域（如自信的前景和背景）和不确定性区域（如目标边界和错误分类类别）进行分别处理的方法。对于不确定性提示，我们采用基于激活的掩膜策略，并试图通过自身提炼的知识来恢复局部信息。我们进一步假设未掩膜的自信区域应具有足够的鲁棒性以保持全局语义。基于此，我们引入了一种互补的自我增强方法，它限制了这些自信区域与具有相同类别标签的增强图片之间的语义一致性。通过在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 上进行的大量实验证明，我们提出的 WSSS 的单阶段方法不仅明显优于最先进的基准方法，而且在复杂性换精度的多阶段方法之上。可以在此 https URL 找到代码。

    Dec, 2023

  • 多模式基础模型增强弱监督语义分割：一种端到端方法

    使用弱监督语义分割方法解决数据标注成本高的问题，通过借鉴视觉基础模型来学习对象边界从而提高分割结果的质量。

    May, 2024

  • 利用形状线索进行弱监督语义分割

    本研究提出了一种基于形状信息的弱监督语义分割方法，采用了新颖的改进方法去增强模型可靠性，能够在单阶段框架内迅速高效地完成训练与推理，在 PASCAL VOC 2012 数据集上的准确率超过了现有的同类方法。

    Aug, 2022

  • 通过跨图像上下文信息的双流对比学习实现弱监督语义分割

    提出了一种新颖的端到端的弱监督语义分割框架 DSCNet，通过引入像素级组对比和语义级图对比以及设计一种新的双流对比学习机制，综合处理像素级和语义级上下文信息，从而在弱监督语义分割任务中取得了优于现有方法和基准模型的结果。

    May, 2024

  • 自学习低秩网络用于单阶段弱监督和半监督语义分割

    本文提出了一种自监督低秩网络 (SLRNet) 来解决有限注释下的语义分割问题，其使用了交叉视图自监督学习和集体矩阵分解来学习稳健的精确伪标签，实现了统一的单阶段框架以进行各种标签效率语义分割设置。

    Mar, 2022

  • 基于多尺度注意融合的自训练框架用于弱监督语义分割

    提出一种利用多尺度类别感知度量融合的自训练方法，采集不同尺度的注意力图信息并应用去噪和激活策略来增强潜在区域和减少嘈杂区域，最后利用优化后的注意力图重新训练模型，实验证明该方法可以从多尺度图像提取丰富的语义信息，并在 PASCAL VOC 2012 验证集和测试集上实现了 72.4% 的平均交并比得分。

    May, 2023

  • 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

  • 知识图谱推理的弱监督语义分割

    这篇论文介绍了一种基于图推理的方法来提高弱监督语义分割技术，该方法同时增强了多标签分类和分割网络阶段，并融合了外部知识和图卷积网络来全局推理跨类别依赖关系，以改善生成伪标签的完整性，并应用图推理映射模块加强高级语义的特征表示，动态学习个别样本的语义一致性，取得了在 PASCAL VOC 2012 和 MS-COCO 数据集上的最新性能。

    Sep, 2023

  • 强化弱监督语义分割的双重亲和学习增强的辅助任务

    提出 AuxSegNet + 框架，使用正好标定过的图片级别标签，通过关联任务 -- 显著性检测和多标签图像分类以及交叉任务亲和学习机制，改进了弱监督语义分割的性能，并在 PASCAL VOC 和 MS COCO 数据集上取得了新的最先进结果。

    Mar, 2024