Vi presenterar en svagt övervakad modell som tillsammans utför både semantisk och exemplifierande - ett särskilt relevant problem med tanke på den betydande kostnaden för att erhålla pixel perfect notation för dessa uppgifter. Till skillnad från många populära fallsegmenteringsmetoder baserade på objektdetektorer förutser vår metod inga överlappande fall. Dessutom kan vi segmentera både "saker" och "saker" klasser, och därmed förklara alla pixlar i bilden. "Saker" klasser är svagt övervakade med avgränsande rutor, och "material" med bild-nivå taggar. Vi får toppmoderna resultat på Pascal VOC, för både fullständig och svag övervakning (som uppnår ca 95% av fullt övervakad prestanda). Dessutom presenterar vi de första svagt övervakade resultaten på Cityscapes för både semantisk- och exemplifierande. Slutligen använder vi vårt svagt övervakade ramverk för att analysera förhållandet mellan notationskvalitet och prediktiv prestanda, vilket är av intresse för datauppsättningsskaparna.
För att mildra detta problem föreslår REF en svagt övervakad modell där "ting" klasser övervakas svagt genom avgränsande rutor och "material" klasser övervakas med taggar på bildnivå.
Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}