Vi undersöker ett principiellt sätt att gradvis minera discriminativa objektregioner med hjälp av klassificeringsnätverk för att ta itu med de svagt övervakade semantiska segmenteringsproblemen. Klassificeringen nätverk är endast lyhörda för små och glesa discriminativa regioner från objektet av intresse, som avviker från kravet av segmentering uppgift som behöver lokalisera täta, inre och integral regioner för pixel-wise slutsatser. För att minska denna klyfta föreslår vi ett nytt kontradiktoriskt tillvägagångssätt för att successivt lokalisera och utvidga objektregioner. Med början i en enda liten objektregion driver vårt föreslagna tillvägagångssätt klassificeringsnätverket att successivt upptäcka nya och komplettera objektregioner genom att radera de nuvarande minerade regionerna på ett kontradiktoriskt sätt. Dessa lokaliserade regioner utgör så småningom en tät och komplett objektregion för att lära semantisk segmentering. För att ytterligare förbättra kvaliteten på de upptäckta regionerna genom kontradiktorisk radering, utvecklas ett webbaserat oöverkomligt segmenteringsinlärningssätt för att samarbeta med kontradiktorisk radering genom att tillhandahålla extra segmenteringsövervakning som styrs av de mer tillförlitliga klassificeringspoängen. Trots sin uppenbara enkelhet uppnår det föreslagna tillvägagångssättet 55,0 % och 55,7 % genomsnittliga Intersektion-over-Union (mIoU) poäng på PASCAL VOC 2012 val och testuppsättningar, som är de nya state-of-the-arts.
I det senaste arbetet föreslog REF dessutom en ny mekanism för att bryta objektregionerna och tillämpa klassificering på objektregionerna för svagt övervakade semantiska segmenteringsproblem.
Object Region Mining with Adversarial Erasing: A Simple Classification to Semantic Segmentation Approach
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}