Feb, 2024

语义分割的交换分配弱监督共训练

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TL;DR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。
class activation mapsweakly supervised semantic segmentationend-to-end wsss modelguided camsco-training with swapping assignments
发现论文，激发创造
  • 增强弱监督分割的高保真伪标签

    该论文提出了一种基于图片分类网络和概率解释 CAM 的图像级弱监督语义分割方法来改善先前弱监督下模型的性能，通过提高区域相似性和轮廓质量来增强几乎任何以前的 WSSS 方法，并在 PASCAL VOC 数据集上进行了演示。

    Apr, 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

  • 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

  • 基于 SAM 模型的弱监督语义分割增强伪标签

    使用 Segment Anything Model（SAM）结合 Class Activation Maps（CAM）生成更高质量的伪标签，用伪标签为特定类提供信号，选择相关的 mask 并用它们进行标注以产生一个更精确的伪标签，综合我们的方法提高了五种最先进的弱监督语义分割方法的平均伪标签交并比（mIoU）6.2％。

    May, 2023

  • 弱监督语义分割中的伪掩模问题

    为了解决弱监督语义分割中伪掩模生成和嘈杂伪掩模监督训练的问题，我们提出了一种新的方法，利用系数变化平滑、比例伪掩模生成、假冒欠拟合和循环伪掩模等技术，取得了 PAS-CAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 两个语义分割数据集的最新成果，在性能方面全面超越之前的结果。

    Aug, 2021

  • 通过匹配局部和完整特征来改进定位的 Puzzle-CAM

    提出了一种新的方法，Puzzle-CAM，用于在使用图像级监督的情况下，通过最小化从分离补丁和整个图像的特征之间的差异来发现对象中最集成的区域，以激活对象的整体区域。在 PASCAL VOC 2012 测试数据集上，Puzzle-CAM 的表现优于以前的最先进的方法。

    Jan, 2021

  • COMNet: 弱监督语义分割中的共现匹配

    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。

    Sep, 2023

  • 弱监督语义分割的激活调制和重新校准方案

    提出了一种活动调制和校准 (AMR) 方案，利用聚光分支和补偿分支获得加权的 CAMs，提供重新校准和任务特定的概念来提高图像级弱监督语义分割的性能。

    Dec, 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

  • 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