Trots de anmärkningsvärda framstegen är svagt övervakade segmenteringsmetoder fortfarande underlägsna deras helt övervakade motparter. Vi vänder prestandagapet främst kommer från deras begränsning av lärande för att producera högkvalitativa täta objekt lokaliseringskartor från bild-nivå övervakning. För att minska en sådan klyfta ser vi över den utvidgade konvolutionen [1] och avslöjar hur den kan utnyttjas på ett nytt sätt för att effektivt övervinna denna kritiska begränsning av svagt övervakade segmenteringsmetoder. I synnerhet finner vi att varierande dilatationshastigheter effektivt kan utvidga de mottagliga fälten av konvolutionella kärnor och framför allt överföra den omgivande discriminativa informationen till icke-diskriminativa objektregioner, vilket främjar uppkomsten av dessa regioner i objektets lokaliseringskartor. Sedan utformar vi ett generiskt klassificeringsnätverk utrustat med konvolutionsblock av olika breddade priser. Det kan producera täta och tillförlitliga objekt lokaliseringskartor och effektivt gynna både svagt-och halvövervakad semantisk segmentering. Trots den skenbara enkelheten får vårt föreslagna tillvägagångssätt överlägsna resultat jämfört med hjärtats tillstånd. I synnerhet uppnår det 60,8 % och 67,6 % mIoU-poäng på Pascal VOC 2012 test satt i svagt-(endast bildnivåetiketter finns tillgängliga) och semi-(1,464 segmenteringsmasker finns tillgängliga) övervakade inställningar, som är de nya state-of-the-arts.
Wei och Al. REF använder bildnivåövervakning med utvidgade konvolutioner med varierande grad av dilatationer för att generera svagt övervakade segmenteringar.
Revisiting Dilated Convolution: A Simple Approach for Weakly- and Semi-Supervised Semantic Segmentation
{'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']}