Vi föreslår en ny djup neural nätverksarkitektur för semiövervakad semantisk segmentering med heterogena annoteringar. I motsats till befintliga metoder som innebär semantisk segmentering som en enda uppgift för regionbaserad klassificering frikopplar vår algoritm klassificering och segmentering, och lär sig ett separat nätverk för varje uppgift. I denna arkitektur identifieras etiketter som hör samman med en bild genom klassificeringsnätverk, och binär segmentering utförs därefter för varje identifierad etikett i segmenteringsnätverk. Den frikopplade arkitekturen gör det möjligt för oss att lära oss klassificerings- och segmenteringsnätverk separat baserat på träningsdata med bildnivå- respektive pixel-wise klassetiketter. Det underlättar att minska sökytan för segmentering effektivt genom att utnyttja klassspecifika aktiveringskartor från överbryggande skikt. Vår algoritm visar enastående prestanda jämfört med andra halvövervakade metoder även med mycket mindre träningsbilder med starka annoteringar i PASCAL VOC dataset.
Etiketter på bildnivå utnyttjades för semiövervakad semantisk segmentering av REF.
Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}