從Learning to Segment Every Thing說起
有：VOC2012 以及 MSCOCO 。 比較流行經典的幾種方法 傳統機器學習方法：如像素級的決策樹分類，參考 ...
原文：Learning to Segment Every Thing(偏監督學習)
摘要 大多數實例分割算法都要求為所有的訓練樣本分配一個分割掩碼標簽。為新類別打標簽是一件費時費力的事情，所以這篇文章提出了一個新的偏監督學習訓練范例，使用權值遷移函數來訓練擁有大量邊框標注但是有很少分割標注的實例分割模型。這些改進可以讓Mask R CNN檢測和分割 個視覺概念，通過使用Visual Genome dataset的邊框標注和COCO dataset的 個類別掩碼標注。這個方法擴展了 ...
2018-07-31 22:07 0 1656 推薦指數：
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