Abstract-Pixel-nivå anteckningar är dyra och tidskrävande att få. Därför kan svag övervakning med enbart bildtaggar ha en betydande inverkan på semantisk segmentering. Nyligen har CNN-baserade metoder föreslagit att finjustera förtränade nätverk med bildtaggar. Utan ytterligare information leder detta till dålig lokaliseringsnoggrannhet. Detta problem lindrades dock genom att man använde sig av objektitetsföregångare för att skapa förgrunds-/bakgrundsmasker. Tyvärr dessa tidigare antingen kräver pixel-nivå annoteringar / bundna rutor, eller fortfarande ger felaktiga objekt gränser. Här föreslår vi en ny metod för att extrahera exakta masker från nätverk som är förtränade för uppgiften objektigenkänning, vilket innebär att man avstår från externa objektitetsmoduler. Vi visar först hur förgrunds/bakgrundsmasker kan erhållas från aktiveringar av högnivåkonvolutionella skikt i ett nätverk. Vi visar sedan hur man får flerklassmasker genom fusion av förgrunds-/bakgrundsmasker med information som extraheras från ett svagt övervakat lokaliseringsnätverk. Våra experiment visar att utnyttjandet av dessa masker i samband med en svagt övervakad träningsförlust ger toppmoderna tag-baserade svagt övervakade semantiska segmenteringsresultat.
I REF föreslås en metod för att införliva förgrunds-/bakgrundskunskap som utvunnits ur de konvolutionella skikten i ett nätverk, och för att förena dem med den information som erhållits från ett svagt övervakat lokaliseringsnätverk.
Incorporating Network Built-in Priors in Weakly-supervised Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}