Mar, 2024

强化弱监督语义分割的双重亲和学习增强的辅助任务

PDF
TL;DR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。
weakly supervised semantic segmentationclass activation mappingsaliency detectionauxiliary learning frameworkcross-task affinity learning
发现论文，激发创造
  • 利用亲和力学习辅助任务进行弱监督语义分割

    提出了一种利用弱监督学习的多任务、利用显著性检测和多标签图像分类作为辅助任务的新型网络框架 AuxSegNet，借助显著性检测作为辅助任务提高了基于图像级原始标注来执行语义分割任务的准确度，实现了在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 数据集上表现最佳的弱监督分割性能。

    Jul, 2021

  • 显著性检测和弱监督语义分割的联合学习

    文章提出通过统一的多任务学习框架，使用单个网络解决 WSSS 和 SD 任务，该框架由一个分割网络和一个显著性聚合模块组成，在图像级别和类别无关像素级显著性标签下，端到端训练并在 PASCAL VOC 2012 数据集和四个显著性基准数据集上得到了较好的性能表现。

    Sep, 2019

  • 从不确定性推断和亲和力多样性角度解决弱监督语义分割中的模糊性问题

    研究提出了 UniA，一种基于不确定性推理和亲和力多样化的统一单阶段弱监督语义分割框架，用于解决弱监督语义分割中的歧义问题，并在 PASCAL VOC、MS COCO 和医学 ACDC 数据集上验证了其有效性和优越性。

    Apr, 2024

  • 弱监督语义分割的自适应亲和力损失和错误伪标签优化

    本文提出了将多阶段方法的关联学习嵌入到单阶段模型中，引入自适应关联损失深度学习网络，考虑到伪标签中可能存在的错误，提出了一种新的标签重新分配损失函数，本方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上实验表明，优于其他标准单阶段方法，并达到了与多阶段方法相当的性能。

    Aug, 2021

  • 基于图像级别监督学习像素级语义相似性用于弱监督语义分割

    本文提出了一种用于弱监督下的图像标注的全新框架 ——AffinityNet。该框架通过训练一个深度神经网络，使其能够预测一对相邻图像坐标之间的语义亲和性，从而通过随机游走来实现语义的传播，以生成图像的分割标签。实验表明，使用我们的方法生成的分割标签训练的 DNN，甚至比其它依赖于更强监管的模型表现更为优秀。

    Mar, 2018

  • 基于显著性引导的自注意力网络用于弱监督和半监督语义分割

    该论文提出一种基于自注视网络和显著性先验的半监督语义分割模型，能够准确地定位并分割图像区域，且在 PASCAL VOC 2012 上的表现优于目前所有其他先进方法。

    Oct, 2019

  • 通过转移语义亲和力和边界实现弱监督语义分割

    本文提出了一种弱参考语义分割方法，通过在基础类别上添加像素级别的注释，来帮助在只有图像级别标签的情况下，分割新类别对象，实验证明此方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上表现显著优于传统方法。

    Oct, 2021

  • 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

  • 双增强变换器网络用于弱监督语义分割

    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。

    Sep, 2023

  • 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