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point supervision
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STRAP：基于点监督的结构化物体功能分割
本研究提出了一种利用点监督的密集预测网络，以处理存在双重亲和力（标签亲和力和空间亲和力）的能力分割问题，并使用 Transformer 骨干进行全局补丁交互和正则化损失，该方法在 CAD120 数据集上取得了显著的性能提升。
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a year ago
MM
基于点监督的弱监督视频显著目标检测
本文提出了一种基于点监督的强基线模型，通过挖掘短期和长期视角的帧间互补信息来推断具有时间信息的显着性图，并采用混合令牌注意模块和长期交叉帧注意模块分别实现。实验结果表明，该方法优于以前的最先进的弱监督方法，甚至可以与一些全监督方法媲美。
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2 years ago
AAAI
使用点监督的弱监督显著物体检测
本文采用点监督的方法提出一种新的弱监督显著性物体检测方法，并使用自适应遮罩洪水填充算法生成伪标签，和基于 Transformer 的模型进行训练，同时提出了一种 Non-Salient Suppression（NSS）方法来针对第一轮训练中
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2 years ago
多尺度群体计数与定位通过多任务点监督
本文提出了一种多任务方法来统一框架中进行人群计数和人员定位，通过学习编码人群图像的多尺度表示并将它们融合，我们的模型比相对较流行的基于密度的方法使用点监督来精确地识别人群位置，并在两个流行的分别是 ShanghaiTech A 和 B 的人
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2 years ago
点级监督的行动定位
该论文提出一种基于点监督的行为识别方法，利用无监督的时空提案提取视频中的候选区域，并通过稀疏的点注释指导模型训练，在测试时通过伪点对提案进行筛选，实验结果表明该方法在行为识别上与传统的注释方法不相上下，且能够更好地应对数据的噪声与稀疏性。
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6 years ago
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