Storskaliga data är av avgörande betydelse för att lära semantiska segmentering modeller, men att kommentera per-pixel masker är en tråkig och ineffektiv procedur. Vi noterar att för ämnet interaktiv bildsegmentering, klottrar är mycket allmänt används i akademisk forskning och kommersiell programvara, och är erkända som en av de mest användarvänliga sätt att interagera. I detta dokument föreslår vi att använda klotter för att kommentera bilder, och utveckla en algoritm för att träna konvolutionella nätverk för semantisk segmentering övervakas av klotter. Vår algoritm är baserad på en grafisk modell som tillsammans sprider information från klotter till omärkta pixlar och lär sig nätverksparametrar. Vi presenterar konkurrenskraftiga objekt semantiska segmenteringsresultat på PASCAL VOC dataset med hjälp av klotter som annoteringar. Scribbles är också gynnade för kommenterande saker (t.ex. vatten, himmel, gräs) som inte har någon väldefinierad form, och vår metod visar utmärkta resultat på PASCAL-CONTEXT dataset tack vare extra billiga klotter annoteringar. Våra klotter annoteringar på PASCAL VOC finns på
Lin m.fl. REF använde semantiska klotter som övervakning för semantisk segmentering.
ScribbleSup: Scribble-Supervised Convolutional Networks for Semantic Segmentation
{'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']}