Det har skett anmärkningsvärda förbättringar av den semantiska märkningsuppgiften under de senaste åren. Den senaste teknikens metoder är dock beroende av storskaliga pixel-nivåanteckningar. Detta papper studerar problemet med att träna en pixel-wise semantic labeller nätverk från bild-nivå annoteringar av de nuvarande objekt klasser. Nyligen har det visat sig att frön av hög kvalitet som anger diskriminativa objektregioner kan erhållas från etiketter på bildnivå. Utan ytterligare information, att få den fulla omfattningen av objektet är en inneboende illa placerade problem på grund av samtidiga förekomster. Vi föreslår att man använder en soliditetsmodell som ytterligare information och därmed utnyttjar förkunskaper om objektens omfattning och bildstatistik. Vi visar hur man kombinerar båda informationskällorna för att återvinna 80 procent av den helt övervakade prestandan - vilket är den nya tekniken i svagt övervakad utbildning för pixelvis semantisk märkning.
Åh et al. REF utnyttjar betydelsefunktionerna som ytterligare kunskap och min tidigare information om objektets omfattning och bildstatistik för att segmentera objektregionerna.
Exploiting Saliency for Object Segmentation from Image Level Labels
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}