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通过表示、变换和补偿增强弱监督图像分割
弱监督图像分割是计算机视觉中的关键任务，依赖于图像级别的类别标签。我们提出了一种利用具有对比学习的孪生网络改进类别活动图 (CAMs) 质量并实现自我改善过程的新型单阶段 WSIS 方法。我们的方法在 PASCAL VOC 2012 数据集
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10 months ago
ECCV
点级监督的全景分割
本文提出了一种新的弱监督全景分割方法，使用逐点标注替代像全监督方法那样使用像素级标签，通过构建端到端的框架同时从逐点标签生成全景伪掩模进行学习，最小化像素到点间的遍历成本以模拟语义相似性、低级纹理线索及高层流形知识，以实现像素解析。在实验中
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2 years ago
AAAI
弱监督语义分割中伪掩模噪声抑制的响应缩放不确定性估计
本文提出了一种基于 UNC 方法的 WSSS 分割模型噪声控制方法，对伪掩码图像噪声进行了缓解处理，实验结果表明，该方法达到了 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 的最佳性能。
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3 years ago
ICCV
弱监督语义分割中的伪掩模问题
为了解决弱监督语义分割中伪掩模生成和嘈杂伪掩模监督训练的问题，我们提出了一种新的方法，利用系数变化平滑、比例伪掩模生成、假冒欠拟合和循环伪掩模等技术，取得了 PAS-CAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 两个语义分割数据集
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3 years ago
半监督语义分割的三阶段自我训练框架
该研究提出了一种分阶段的自我训练框架，使用伪掩模的统计信息来降低预测概率的不确定性以及通过多任务模型在一定程度上强制执行分割一致性，从而实现半监督语义分割的性能并表现出与现有方法相当。
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4 years ago
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