for Weakly-Supervised Semantic Segmentation. NIPS, 2020 ...
論文題目是STC,即Simple to Complex的一個框架,使用弱標簽 image label 來解決密集估計 語義分割 問題。 年末以來,半監督的語義分割層出不窮,究其原因還是因為pixel級別的GroundTruth太難標注,因此弱監督成了人們研究的一個熱門方向。 作者的核心思想是提出了層層遞進的三個DCNN。 具體來講,作者一共訓練了三個網絡:Initial DCNN Enhanced ...
2018-01-02 16:02 0 1810 推薦指數:
for Weakly-Supervised Semantic Segmentation. NIPS, 2020 ...
這篇文章的主要貢獻點在於: 1.實驗證明僅僅利用圖像整體的弱標簽很難訓練出很好的分割模型; 2.可以利用bounding box來進行訓練,並且得到了較好的結果,這樣可以代替用pixel-leve ...
Is object localization for free? –Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Maxime Oquab, Leon Bottou, Ivan Laptev, Josef ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一種基於transformer的語義分割網絡,不同於ViT模型,SegFormer使用一種分層特征表示的方法,每個transformer層的輸出特征尺寸逐層遞減,通過這種方式捕獲不同尺度的特征信息 ...
圖森和CMU的合作工作。 論文鏈接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC(dense upsampling convolution)和HDC(hybrid dilated ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 圖像語義分割在單個圖像塊級別通常表現得比較模糊,文章提出了一種基於tansformer的語義分割模型,可以在網絡傳播過程中建模全局上下文信息。其網絡結構是在ViT模型的基礎上進行擴展,以適應語義分割任務 ...
論文簡介: 以image-level作為標簽的弱監督語義分割往往面臨目標區域估計不完整的問題。為了緩解這個問題,本文提出了一種對跨圖像間關系進行建模的方法。 該方法在同類別不同圖像之間建立像素級的關系矩陣,並據此從不同的圖像間取得互相補充的信息,用以增廣原特征並獲取更加完整和魯棒的目標估計 ...
paper: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇語義分割工作,結合每一類的類別語義信息給每個像素加權,再和原始的pixel ...