De senaste semantiska segmenteringsmetoderna tränar djupa konvolutionella neurala nätverk med fullt annoterade masker som kräver pixel-noggrannhet för god kvalitet utbildning. Vanliga svagt övervakade metoder genererar fullständiga masker från partiell inmatning (t.ex. Skrot eller frön) med hjälp av vanliga interaktiva segmenteringsmetoder som förbearbetning. Men, fel i sådana masker resulterar i sämre träning eftersom standard förlustfunktioner (t.ex. korsentropi) skiljer inte frön från potentiellt felmärkta andra pixlar. Inspirerade av de allmänna idéerna i halvövervakat lärande tar vi itu med dessa problem via en ny principiell förlustfunktion som utvärderar nätverksutgången med kriteriumstandard i "shallow"-segmentering, t.ex. Normaliserad skärning. Till skillnad från tidigare arbete, den korsentropi delen av vår förlust utvärderar endast frön där etiketter är kända medan normaliserad skära mjukt utvärderar konsistensen av alla pixlar. Vi fokuserar på normaliserad skärförlust där tät Gaussian kärna effektivt implementeras i linjär tid genom snabb bilateral filtrering. Vår normaliserade nedskärningsmetod för segmentering ger kvaliteten på svagt övervakad utbildning betydligt närmare helt övervakade metoder.
Tang och al. REF tvingar fram en Normalized Cut (NC) förlust i svagt övervakad inlärning.
Normalized Cut Loss for Weakly-Supervised CNN Segmentation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}