Mar, 2024

猎取属性：弱监督语义分割的上下文原型感知学习

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TL;DR通过引入原型学习理论，利用原型意识来捕捉实例的多样化和细粒度特征属性，以减轻知识偏差并更好地捕捉语义对象区域的空间覆盖，提出了一种上下文原型感知学习策略（CPAL），并实验证明了其在弱监督语义分割方面的显著改进和达到最先进水平的性能。
weakly supervisedsemantic segmentationprototype learning theoryprototype awarenesscontextual prototypes
发现论文，激发创造
  • 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

  • 弱监督语义分割的因果干预

    本文提出了一种因果推断框架，结合结构因果模型和上下文调整方法以纠正语义分割中的误导性上下文因素，使用图像级标签生成更好的像素级伪掩模，并将其用作后续分割模型的更好伪造地面实况。

    Sep, 2020

  • 将全局上下文和局部内容耦合在一起进行弱监督语义分割

    我们提出了一种单级 WSSS 模型（WS-FCN），它可以捕获由相邻特征网格形成的多尺度上下文，并将低级特征中的细粒度空间信息编码到高级特征中，通过全局物体上下文和本地区域内容消除二者的限制。该模型可以有效地进行自我监督，并在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 数据集上实现了最先进的结果。

    Apr, 2023

  • SemPLeS：弱监督语义分割的语义提示学习

    我们提出了一种名为 “SemPLeS” 的框架，通过学习有效地提示 CLIP 空间，以增强分割区域与目标对象类别之间的语义对齐，从而产生训练分割模型所需的伪掩码。在 PASCAL VOC 和 MS COCO 等标准 WSSS 基准测试中，我们所提出的 SemPLeS 框架实现了最先进的性能，并通过我们学到的提示的语义可视化展示了其解释性，代码将会发布。

    Jan, 2024

  • 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

  • 多标签图像分类的语义感知双对比学习

    通过引入样本对间对比学习和原型 - 样本对比学习，提出了一种新颖的语义感知双对比学习框架，通过联合训练三个模块，准确捕捉与图像内容相关的判别性标签级特征，并在五个具有挑战性的大规模公共数据集上实验证明了该方法的有效性优于现有技术。

    Jul, 2023

  • 弱监督语义分割的补充补丁

    本研究通过信息学理论视角，提出一种基于互补补丁表示的方法，运用三元组网络和三项规范功能实现互补补丁网络（CPN），同时借助像素 - 区域相关模块（PRCM）加强上下文信息，从而在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了新的最优成果以验证该方法的有效性。

    Aug, 2021

  • 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

  • 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