Svagt övervakad instans segmentering med bildnivå etiketter, i stället för dyra pixel-nivå masker, förblir outforskad. I detta dokument tar vi itu med detta utmanande problem genom att utnyttja klasstopparna för att möjliggöra ett klassificeringsnätverk, till exempel maskutvinning. Med endast övervakning av bildetiketter kan CNN-klassificeringar på ett fullständigt konvolutionellt sätt producera klasssvarskartor som anger klassificeringskonfident på varje bildplats. Vi observerade att lokala maximum, dvs. toppar, i en klass responskarta vanligtvis motsvarar starka visuella signaler inne i varje instans. Motiverade av detta, vi först utforma en process för att stimulera toppar för att komma fram från en klass respons karta. De uppkomna topparna är sedan bakåtpropagerade och effektivt kartlagda till mycket informativa regioner i varje objekt instans, såsom instans gränser. Vi hänvisar till ovanstående kartor genererade från klasstoppar svar som Peak Response Maps (PRMs). PRM ger en fin-detaljerad instans-nivå representation, vilket gör att instans masker kan extraheras även med vissa off-the-shälf metoder. Såvitt vi vet rapporterar vi för första gången resultat för den utmanande bildnivåövervakade instanssegmenteringen. Omfattande experiment visar att vår metod också ökar svagt övervakad punktvis lokalisering samt semantiska segmenteringsprestanda, och rapporterar toppmoderna resultat på populära riktmärken, inklusive PASCAL VOC 2012 och MS COCO. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
och bildnivå annotation REF.
Weakly Supervised Instance Segmentation Using Class Peak Response
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}