Flerfaldigt lärande (MIL) kan minska behovet av kostsamma kommentarer i uppgifter som semantisk segmentering genom att försvaga den grad av övervakning som krävs. Vi föreslår en ny MIL-formulering av semantiskt segmenteringsinlärning i flera klasser genom ett fullständigt konvolutionsnätverk. I denna miljö försöker vi lära oss en semantisk segmenteringsmodell från bara svaga bildnivåetiketter. Modellen är tränad endto-end för att gemensamt optimera representationen samtidigt som pixel-image-etikettuppdraget deambigueras. Fullt konvolutionell utbildning accepterar ingångar av någon storlek, behöver inte objektförslag förbehandling, och erbjuder en pixelvis förlust karta för att välja latenta fall. Vår multi-klass MIL förlust utnyttjar den vidare övervakning som ges av bilder med flera etiketter. Vi utvärderar detta tillvägagångssätt genom preliminära experiment på PASCAL VOC-segmenteringsdata.
REF föreslog en ny multi-instance inlärningsalgoritm för semantisk segmentering med CNN.
Fully Convolutional Multi-Class Multiple Instance Learning
{'venue': 'ICLR 2014', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}