Syftet med objektsamsegmenteringen är att segmentera de gemensamma objekten i bilder. I detta dokument presenteras en CNN-baserad metod som är oövervakad och end-to-end trainingable för att bättre lösa denna uppgift. Vår metod är oövervakad i den meningen att den inte kräver några träningsdata i form av objektmasker utan endast en uppsättning bilder som tillsammans täcker objekt av en viss klass. Vår metod består av två samverkande CNN-moduler, en funktionsextraktor och en co-attention kartgenerator. Den tidigare modulen extraherar funktionerna i de uppskattade objekt och bakgrunder, och härleds baserat på den föreslagna co-attention förlust, vilket minimerar interimage objekt diskrepans samtidigt maximera intraimering figur-mark separation. Den senare modulen är lärd att generera co-attention kartor genom vilka den uppskattade figur-mark segmentering kan bättre passa den tidigare modulen. Förutom co-attention förlust, maskförlusten är utvecklad för att behålla hela objekt och ta bort buller. Experiment visar att vår metod uppnår överlägsna resultat, även bättre än de toppmoderna, övervakade metoderna.
Ouppmärksammad medsegmentering REF, dvs. uppgiften att täcka objekt av en viss kategori utan ytterligare data annoteringar, är en inställning som liknar vår.
Co-attention CNNs for Unsupervised Object Co-segmentation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}