Abstract-Recently, betydande förbättring har gjorts på semantiska objekt segmentering på grund av utvecklingen av djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN). Utbildning en sådan DCNN förlitar sig vanligtvis på ett stort antal bilder med pixel-nivå segmentering masker, och att kommentera dessa bilder är mycket kostsamt både när det gäller finansiering och mänskliga insatser. I detta dokument föreslår vi en enkel till komplex (STC) ram där endast bild-nivå annoteringar används för att lära DCNNs för semantisk segmentering. Vi tränar först ett första segmenteringsnätverk som heter Initial-DCNN med översiktskartor över enkla bilder (dvs. de som har en enda kategori av större objekt och ren bakgrund). Dessa soliditetskartor kan automatiskt erhållas genom befintliga nedifrån-och-upp-relevanta objektdetektionsmetoder, där det inte behövs någon övervakningsinformation. Sedan, ett bättre nätverk som kallas Enhanced-DCNN lärs med övervakning från de förutsagda segmentering masker av enkla bilder baserade på Initial-DCNN samt bild-nivå annoteringar. Slutligen används fler pixel-nivå segmentering masker av komplexa bilder (två eller flera kategorier av objekt med rörig bakgrund), som härleds genom att använda Enhanced-DCNN och bildnivå annoteringar, som övervakningsinformation för att lära sig Kraftfull-DCNN för semantisk segmentering. Vår metod använder 40K enkla bilder från Flickr.com och 10K komplexa bilder från PASCAL VOC för att stegvis öka segmenteringsnätverket. Omfattande experimentella resultat på PASCAL VOC 2012-segmenteringsriktmärke visar tydligt överlägsenheten i det föreslagna STC-ramverket jämfört med andra state-of-the-arts.
På grund av den begränsade information som tillhandahålls av etiketter på bildnivå använde REF saliency-kartor från extra enkla bilder för att ge kommentarer för att lära sig semantiska segmenteringsmodellen.
STC: A Simple to Complex Framework for Weakly-supervised Semantic Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}