En svagt övervakad semantisk segmentering (WSS) metod syftar till att lära sig en segmentering modell från svag (bild-nivå) i motsats till starka (pixel-nivå) etiketter. Genom att undvika den tråkiga pixelnivå annoteringsprocessen kan man utnyttja det obegränsade utbudet av användartaggade bilder från mediedelningswebbplatser som Flickr för storskaliga tillämpningar. Dessa "fria" etiketter är dock ofta bullriga och få befintliga verk tar upp inlärningsproblemet med både svaga och bullriga etiketter. I detta arbete kastar vi WSSS problemet i en etikett bullerminskning problem. Särskilt efter segmentering av varje bild i en uppsättning superpixlar, de svaga och potentiellt bullriga bildnivå etiketter sprids till superpixel nivå resulterar i mycket bullriga etiketter; nyckeln till semantiska segmentering är således att identifiera och korrigera superpixel bullriga etiketter. I detta syfte är en ny L 1-optimering baserad sparsamt lärande modell formulerad för att direkt och explicit upptäcka bullriga etiketter. För att lösa problemet med L1-optimering utvecklar vi ytterligare en effektiv inlärningsalgoritm genom att införa en variabel för mellanliggande märkning. Omfattande experiment på tre referensdatauppsättningar visar att vår metod ger toppmoderna resultat med bullerfria etiketter, samtidigt som den i hög grad överträffar de befintliga metoderna när de svaga etiketterna också är bullriga. Index Terms-Semantisk segmentering, svagt övervakad lärande, etikett bullerreducering, sparsamt lärande Ç Z. Lu och P. Han är med Peking Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods,
Lu m.fl. I Ref föreslogs en metod som ger svagt övervakad inlärning för semantisk segmentering som är robust för att märka buller genom att formulera problemet som en metod för att minska buller på etiketten baserad på L1-optimering.
Learning from Weak and Noisy Labels for Semantic Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}