May, 2024

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

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TL;DR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。
weakly supervised semantic segmentationdscnetpixel-wise group contrastsemantic-wise graph contrastdual-stream contrastive learning
发现论文，激发创造
  • 面向弱监督语义分割的分组语义挖掘

    本研究提出一种基于图神经网络的弱监督语义分割方法，将图像表示为图的节点，使用组内注意力机制建立图中的关系，通过迭代信息传递的方式学习更准确、更完整的物体响应，并在多个基准数据集上取得了最先进的性能。

    Dec, 2020

  • 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

  • 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

  • 知识图谱推理的弱监督语义分割

    这篇论文介绍了一种基于图推理的方法来提高弱监督语义分割技术，该方法同时增强了多标签分类和分割网络阶段，并融合了外部知识和图卷积网络来全局推理跨类别依赖关系，以改善生成伪标签的完整性，并应用图推理映射模块加强高级语义的特征表示，动态学习个别样本的语义一致性，取得了在 PASCAL VOC 2012 和 MS-COCO 数据集上的最新性能。

    Sep, 2023

  • 基于图像级标签的弱监督语义分割：从传统模型到基础模型

    基于图像级标签的弱监督语义分割是有效的避免昂贵标注的解决方案。本文首先对传统方法进行全面调研，然后研究了在弱监督语义分割中视觉基础模型（如 SAM）的适用性和挑战，为该研究领域的未来发展提供了深入的见解。

    Oct, 2023

  • 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

  • 驾驶场景的弱监督语义分割

    基于对数据集特征的广泛分析，我们提出了一种新的弱监督语义分割框架，通过使用对驾驶场景数据集进行定制化处理，克服了现有技术在这类数据集上性能严重降低的挑战，并针对 Contrastive Language-Image Pre-training（CLIP）引入的两个关键挑战提出了解决方案。

    Dec, 2023

  • 弱监督语义分割的渐进不确定特征自强化

    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

  • 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