Vi föreslår en ny svagt övervakad semantisk segmenteringsalgoritm baserad på Deep Convolutional Neural Network (DCNN). I motsats till befintliga svagt övervakade tillvägagångssätt utnyttjar vår algoritm extra segmentering annoteringar tillgängliga för olika kategorier för att styra segmenteringar på bilder med endast bild-nivå klass etiketter. För att göra segmentering kunskap överförbar över olika kategorier, designar vi en frikopplad encoder-dekoder arkitektur med uppmärksamhet modell. I denna arkitektur genererar modellen rumsliga höjdpunkter för varje kategori som presenteras i bilder med hjälp av en uppmärksamhetsmodell, och utför därefter binär segmentering för varje markerad region med hjälp av dekoder. Kombination av uppmärksamhet modell, dekoder tränas med segmentering annoteringar i olika kategorier ökar noggrannheten av svagt övervakade semantiska segmentering. Den föreslagna algoritmen visar avsevärt förbättrad prestanda jämfört med toppmoderna svagt övervakade tekniker i PASCAL VOC 2012 dataset när vår modell utbildas med kommentarer i 60 exklusiva kategorier i Microsoft COCO dataset.
REF ) använder sig av extra svaga kommentarer från semantisk segmentering för olika kategorier för att underlätta segmentering av bilder med endast klassetiketter på bildnivå.
Learning Transferrable Knowledge for Semantic Segmentation with Deep Convolutional Neural Network
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}