Feb, 2024

弱监督实例分割的完整实例挖掘

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TL;DR利用只有图像级别标签的弱监督实例分割（WSIS）是一项具有挑战性的任务，但随着深度神经网络（DNNs）的进步，WSIS 已经引起了广泛关注。我们提出一种新颖的 WSIS 方法，通过使用 MaskIoU 头部预测 proposal 的完整度得分，采用完整实例挖掘（CIM）策略来显式建模冗余分割问题并生成精炼的伪标签。我们的方法在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 数据集上实证评估，并取得了超过当前最先进方法的性能。
weakly supervised instance segmentationdeep neural networksproposal-based paradigmonline refinementcomplete instances mining
发现论文，激发创造
  • 从语义到实例分割：通过语义知识转移和自我优化进行弱监督实例分割

    本文提出一种创新的方法来解决弱监督实例分割任务中的实例定位难题，并使用自我训练方案来改进伪标注，消除语义漂移问题。通过在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 上广泛实验，证明了该方法的有效性，无需使用与实例或对象有关的预先训练技术。

    Sep, 2021

  • 通过表示、变换和补偿增强弱监督图像分割

    弱监督图像分割是计算机视觉中的关键任务，依赖于图像级别的类别标签。我们提出了一种利用具有对比学习的孪生网络改进类别活动图 (CAMs) 质量并实现自我改善过程的新型单阶段 WSIS 方法。我们的方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上实验证明其明显优于其他最先进方法，在 PASCAL VOC 2012 验证集和测试集上分别达到了 67.2% 和 68.76% mIoU。此外，我们的方法在弱监督目标定位任务中也展现出竞争力。

    Sep, 2023

  • 点在细节中见魔鬼：基于点引导遮罩表示的弱半监督实例分割

    本文提出了一种名为 WSSIS 的学习方法，使用点标签实现高效的实例分割，同时引入 MaskRefineNet 来处理少量标签数据的情况，并在 COCO 数据集上进行了丰富的实验，获得了比当前半监督方法更好的表现 (33.7% vs. 24.9%)，代码提供在 https URL 上。

    Mar, 2023

  • MWSIS: 基于 2D 边框标注的多模态弱监督实例分割在自动驾驶中的应用

    通过应用弱监督方法和多模态跨模态监督，同时利用 2D 和 3D 注释来提高伪标签的质量，该研究提出了一种名为 MWSIS 的新型框架，可在自动驾驶等领域中进行实例分割，从而显著提高性能并降低注释成本。

    Dec, 2023

  • BAISeg：边界辅助的弱监督实例分割

    我们提出了一种新的弱监督实例分割方法，通过预测类不可知的实例边界而不是实例中心点来识别实例，进一步增强了实例边界的连续性和闭合性，并且在只使用像素级注释的情况下取得了可观的性能。

    May, 2024

  • LWSIS: 基于 LiDAR 指导的自动驾驶弱监督实例分割

    本文提出了一个基于 LiDAR 导引的弱监督实例分割框架，利用点云和三维框作为自然的弱监督信息代替 2D 遮罩标注，有效利用不同模态数据进行训练，并大幅度减少了 2D 遮罩的注释成本。该框架包含两个关键模块：点标签分配（PLA）和基于图形的一致性正规化（GCR），并在 nuScenes 和 Waymo 上进行了广泛实验。

    Dec, 2022

  • 基础模型推动语义分割的弱增量学习

    提出基于增量和弱监督学习的新思想和框架，采用预训练的共同分割和迁移学习的思想，结合记忆复制和粘贴增强的方法，实现从图像层次标签中学习，同时不遗忘旧分类的任务。在 Pascal VOC 和 COCO 数据集上的实验表明了该框架的卓越性能。

    Feb, 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

  • 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

  • 自监督对比学习的双流多示例学习网络用于全切片图像分类

    本论文提出了一种基于 MIL 的方法，用于全幻灯片图像（WSI）分类和肿瘤检测，无需局部注释，并提出了自我监督对比学习及金字塔融合机制，从而提高分类和定位的准确性。

    Nov, 2020