Vi tar itu med problemet med semantiska gräns förutsägelser, som syftar till att identifiera pixlar som tillhör objekt (klass) gränser. Vi märker att relevanta datauppsättningar består av en betydande nivå av etikettbuller, vilket återspeglar det faktum att exakta noteringar är mödosamt att få och därmed notatorer kompromissa kvalitet med effektivitet. Vi strävar efter att lära oss skarpa och exakta semantiska gränser genom att uttryckligen resonera om notationsbuller under utbildningen. Vi föreslår ett enkelt nytt lager och förlust som kan användas med befintliga inlärningsbaserade gränsdetektorer. Vårt lager / förlust tvingar detektorn att förutsäga en maximal respons längs den normala riktningen i en kant, samtidigt som den också legaliserar sin riktning. Vi resonerar vidare om verkliga objektgränser under utbildningen med hjälp av en nivåuppsättning, som gör det möjligt för nätverket att lära sig av felaktiga etiketter på ett end-to-end-sätt. Experiment visar att vi förbättrar över CASENet [36] stamnät med mer än 4% när det gäller MF(ODS) och 18,61% när det gäller AP, överträffar alla nuvarande state-of-art metoder inklusive de som behandlar anpassning. Dessutom visar vi att vårt lärda nätverk kan användas för att avsevärt förbättra grova segmenteringsetiketter och låna ut sig som ett effektivt sätt att märka nya data.
I REF fokuserar författarna på att upptäcka exakta objektgränser genom att uttryckligen resonera om notationsbuller.
Devil Is in the Edges: Learning Semantic Boundaries From Noisy Annotations
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}