Vi föreslår en ny metod för svagt övervakad semantisk segmentering. Utbildning bilder är märkta endast av de klasser de innehåller, inte av deras plats i bilden. På testbilder förutsäger metoden istället en klassetikett för varje pixel. Vår huvudsakliga innovation är en multi-image-modell (MIM) -en grafisk modell för att återvinna pixeletiketterna på träningsbilderna. Modellen kopplar ihop superpixlar från alla träningsbilder på ett datadrivet sätt, baserat på deras utseendelikhet. För att generalisera till nya testbilder integrerar vi dem i MIM med hjälp av en lärd multipelkärna metrisk, istället för att lära konventionella klassiatorer på de återvunna pixeletiketterna. Vi introducerar också en "objektivitetspotential" som hjälper till att separera objekt (t.ex. bil, hund, människa) från bakgrundsklasser (t.ex. gräs, himmel, väg). I experiment på MSRC 21 dataset och LabelMe delmängd [18] överträffar vår teknik tidigare svagt övervakade metoder och uppnår noggrannhet jämförbar med helt övervakade metoder.
Vezhnevets et.al REF föreslog en grafisk MIM-modell och införde en objektitet för att skilja objekt från bakgrundsklasser.
Weakly supervised semantic segmentation with a multi-image model
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}