Abstrakt. Den semantiska bildsegmenteringsuppgiften innebär en avvägning mellan testtidsnoggrannheten och utbildningstidens notationskostnad. Detaljerade per-pixel annoteringar möjliggör utbildning exakta modeller men är mycket tidskrävande att få; bild-nivå klass etiketter är en storleksordning billigare men resulterar i mindre exakta modeller. Vi tar ett naturligt steg från bild-nivå annotation till starkare övervakning: vi ber annoterare att peka på ett objekt om man finns. Vi införlivar denna punkt övervakning tillsammans med en ny objektitet potential i träningsförlust funktion av en CNN-modell. Experimentella resultat av riktmärket PASCAL VOC 2012 visar att den kombinerade effekten av övervakning på punktnivå och objektitetspotential ger en förbättring på 12,9 % mIOU jämfört med övervakning på bildnivå. Vidare visar vi att modeller som utbildats med övervakning på punktnivå är mer exakta än modeller som utbildats med bildnivå, klotternivå eller full övervakning med tanke på en fast notationsbudget.
Point övervakning och objektitet potentialer används i REF.
What's the Point: Semantic Segmentation with Point Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}