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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。
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9 months ago
超越判别区域：作为 CAM 替代品的显著性图用于弱监督语义分割
近年来，提出了几种使用分类器生成的类激活图（CAMs）产生伪地面实况用于训练分割模型的弱监督语义分割（WS3）方法。本文对 WS3 中的类激活图（CAMs）和显著图进行了全面比较，并提出了新的评估指标，以全面评估 WS3 中替代方法的性能。
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10 months ago
多粒度去噪和双向对齐用于弱监督语义分割
这篇研究使用 “多粒度降噪和双向对齐（MDBA）” 模型，通过 online noise filtering 和 progressive noise detection 模块来解决图像级别和像素级别噪声以及多类问题，并提出了双向对齐机制，以
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a year ago
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。
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2 years ago
AAAI
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。
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3 years ago
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