Nya ledande metoder för semantisk segmentering bygger på djupa konvolutionella nätverk utbildade med humanannoterade, pixel-nivå segmentering masker. Sådan pixelaccurate övervakning kräver dyr märkning ansträngning och begränsar prestanda djupa nätverk som vanligtvis drar nytta av mer utbildningsdata. I detta dokument föreslår vi en metod som uppnår konkurrenskraftig noggrannhet, men som endast kräver enkla begränsande anmärkningar. Grundidén är att iterera mellan automatiskt generera regionala förslag och utbildningskonvolutionella nätverk. Dessa två steg återvinner gradvis segmenteringsmasker för att förbättra nätverken, och vise versa. Vår metod, som kallas "BoxSup", ger konkurrenskraftiga resultat (t.ex. 62,0 % mAP för validering) övervakas endast av lådor, på samma sätt som starka baslinjer (t.ex. 63,8 % mAP) övervakas helt av masker under samma inställning. Genom att utnyttja en stor mängd avgränsande lådor, BoxSup ytterligare ger state-of-the-art resultat på PASCAL VOC 2012 och PASCAL-CONTEXT [26]. 1 Idén att använda gränsbox annoteringar för CNN-baserad semantisk segmentering utvecklas samtidigt och självständigt i [27].
Övervakningen av gränsboxen användes för att stödja semantisk segmentering i REF, där kärnidén är att iterera mellan att automatiskt generera regionala förslag och utbildningskonvolutionsnätverk.
BoxSup: Exploiting Bounding Boxes to Supervise Convolutional Networks for Semantic Segmentation
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}