这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型; 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-leve ...
论文简介: 以image level作为标签的弱监督语义分割往往面临目标区域估计不完整的问题。为了缓解这个问题,本文提出了一种对跨图像间关系进行建模的方法。 该方法在同类别不同图像之间建立像素级的关系矩阵,并据此从不同的图像间取得互相补充的信息,用以增广原特征并获取更加完整和鲁棒的目标估计 图一:可以根据图片像素之间feature的相似度做一个Affinity map c ,然后从Affinity ...
2020-10-25 17:02 0 490 推荐指数:
这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型; 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-leve ...
摘要:在本文中,我们提出了一种新的基于交叉一致性的语义分割半监督方法。 一致性训练已被证明是一种强大的半监督学习框架,用于在集群假设下利用未标记的数据,其中决策边界应位于低密度区域。 在这项工作中,我 ...
for Weakly-Supervised Semantic Segmentation. NIPS, 2020 ...
论文题目是STC,即Simple to Complex的一个框架,使用弱标签(image label)来解决密集估计(语义分割)问题。 2014年末以来,半监督的语义分割层出不穷,究其原因还是因为pixel级别的GroundTruth太难标注,因此弱监督成了人们研究的一个热门方向。 作者的核心 ...
CVPR2021 原文 半监督语义分割方法的总结: 主要思想: Consistency regularization :希望不同扰动之下网络的输出结果一致,扰动的加入的位置:(1)在输入图片上加扰 ...
目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言 今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一个overview了,互联网的意义就是给了我 ...
论文链接:https://blog.csdn.net/qq_34889607/article/details/8053642 摘要 该文重新窥探空洞卷积的神秘,在语义分割领域,空洞卷积是调整卷积核感受野和DCNN feature map分辨率的有力工具。该文应用 ...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方实现: https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 实验代码:https ...