Svagt övervakad semantisk segmentering under bildtaggar övervakning är en utmanande uppgift eftersom det direkt associerar hög nivå semantisk till låg nivå utseende. För att överbrygga denna klyfta föreslår vi i detta dokument en iterativ bottom-up och top-down-ram som alternativt utvidgar objektregioner och optimerar segmenteringsnätet. Vi börjar från den första lokaliseringen som produceras av klassificeringsnätverk. Även om klassificeringsnätverk endast är lyhörda för små och grova discriminativa objekt regioner, hävdar vi att dessa regioner innehåller betydande gemensamma drag om objekt. Så i bottom-up steg, vi min gemensamma objekt funktioner från den inledande lokaliseringen och expandera objekt regioner med minerade funktioner. För att komplettera icke-diskriminerande regioner beaktas därefter soliditetskartor inom ramen för Bayesien för att förfina objektregionerna. Sedan i top-down steg, de förfinade objekt regioner används som övervakning för att träna segmentering nätverket och för att förutsäga objekt masker. Dessa objekt masker ger mer exakt lokalisering och innehåller fler regioner av objekt. Vidare tar vi dessa objektmasker som initial lokalisering och min gemensamma objektfunktioner från dem. Dessa processer utförs iterativt för att gradvis producera fina objektmasker och optimera segmenteringsnätverk. Experimentella resultat av uppgifter från Pascal VOC 2012 visar att den föreslagna metoden överträffar tidigare toppmoderna metoder med stor marginal.
Metoden i REF föreslog en iterativ nedifrån-och-upp-ram för att expandera objektregioner och optimera segmenteringsnätverk iterativt.
Weakly-Supervised Semantic Segmentation by Iteratively Mining Common Object Features
{'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']}