从Learning to Segment Every Thing说起
有：VOC2012 以及 MSCOCO 。 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法：如像素级的决策树分类，参考 ...
原文：Learning to Segment Every Thing(偏监督学习)
摘要 大多数实例分割算法都要求为所有的训练样本分配一个分割掩码标签。为新类别打标签是一件费时费力的事情，所以这篇文章提出了一个新的偏监督学习训练范例，使用权值迁移函数来训练拥有大量边框标注但是有很少分割标注的实例分割模型。这些改进可以让Mask R CNN检测和分割 个视觉概念，通过使用Visual Genome dataset的边框标注和COCO dataset的 个类别掩码标注。这个方法扩展了 ...
2018-07-31 22:07 0 1656 推荐指数：
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