Abstrakt. Minimering av legaliserade förluster är en principiell metod för svag tillsyn väl etablerad i djupt lärande, i allmänhet. Det förbises dock i stor utsträckning i semantisk segmentering som för närvarande domineras av metoder som efterliknar full övervakning via "falska" fullt märkta träningsmasker (förslag) som genereras från tillgängliga partiella indata. För att erhålla sådana fullständiga masker använder de typiska metoderna explicit standardregleringstekniker för "smallow"-segmentering, t.ex. Grafiska snitt eller täta CRF. Däremot integrerar vi sådana standardregularizers direkt i förlustfunktionerna över partiell inmatning. Detta tillvägagångssätt förenklar svagt övervakad träning genom att undvika extra MRF/CRF inference steg eller lager uttryckligen generera full masker, samtidigt förbättra både kvalitet och effektivitet av utbildning. I detta dokument föreslås och jämförs experimentellt olika förluster som integrerar MRF/CRF-regleringstermer. Vi juxtapose våra regularized förluster med tidigare förslag-generation metoder med hjälp av explicit regularization steg eller lager. Vår strategi uppnår toppmodern noggrannhet i semantisk segmentering med nästan full övervakning kvalitet.
Tang och al. REF integrera standardregularizers direkt i förlustfunktionerna över partiell inmatning för semantisk segmentering.
On Regularized Losses for Weakly-supervised CNN Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}