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

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

我们提出了一种弱监督学习算法，通过仅依赖查询点标注而非完整遮罩标签训练语义分割算法，从而减少了手动注释所需的成本和时间。我们通过生成超像素将查询点标签扩展到包含相似语义的超像素中，并使用部分带有超像素伪标签的图像来监督语义分割模型的训练。我们在航空图像数据集和不同的语义分割结构上对我们的弱监督训练方法进行了基准测试，结果显示我们可以在减少注释工作量的同时达到与完全监督训练相竞争的性能。

Sep, 2023

本篇论文评估了最先进的弱监督语义分割方法在自然场景、组织病理学和卫星图像数据集上的表现，并分析了如何确定哪种方法最适合给定的数据集。结果表明，针对组织病理学和卫星图像的弱监督语义分割面临着与自然场景图像不同的挑战，提出了一些实用技巧并指出需要更多的工作来实现弱监督语义分割的通用方法。

Dec, 2019

本文介绍了一种基于弱监督学习策略的方法，以处理远程感知特定形式的弱监督数据，并取得高分辨率大规模土地覆盖映射的进展，基于 SEN12MS 数据集进行了讨论和展示了一些基线结果。

Feb, 2020

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

本文提出了一种基于图像级别信息的全新弱监督语义分割方法，该方法不需要使用复杂的伪标签生成过程，而是利用图像分类信息产生可靠的像素级别的注释，然后使用全新的稠密能量损失函数和端到端网络进行图像分割。通过拓展基于图像分类信息产生的像素级别注释的的一步法到两步法模型，我们在 Pascal VOC 数据集上达到了最新的最高水平性能。

Nov, 2019

这项研究探讨了自监督学习（SSL）在合成孔径声纳（SAS）图像识别改进中的应用，结果表明，尽管两个 SSL 模型在少样本情况下可以优于完全监督模型，但在使用全部标签时不能超过其性能，这有助于减少数据标记的时间和成本，同时提供了远程感知中使用 SSL 的证据。

Jul, 2023

本文提出一种基于图像级别类别标签的弱监督语义分割算法，利用 Web 存储库中有关目标类别标签的视频检索并从检索到的视频中生成分割标签以模拟语义分割的强监督，该算法明显优于现有的同等监督方法，甚至与依赖额外标注方法的方法一样有竞争力。

Jan, 2017

本文提出了一种基于神经网络空间注意力机制的弱监督图像分割算法，通过生成高质量的伪标注提升模型精度，在弱监督语义分割任务上达到了最先进水平。

Mar, 2018