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 ...
原文：从Learning to Segment Every Thing说起
原文地址：https: arxiv.org pdf . .pdf 这是何恺明老师发表于CVPR 的一篇优秀paper。 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类。其中，较为重要的语义分割数据集有：VOC 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TextonForest以及Random Fore ...
2019-03-21 10:29 0 559 推荐指数：
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