Djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) tränas på ett stort antal bilder med starka pixel-nivå annoteringar har nyligen avsevärt drivit den state-of-art i semantiska bildsegmentering. Vi studerar det mer utmanande problemet med att lära DCNNs för semantiska bildsegmentering från antingen (1) svagt kommenterade träningsdata såsom avgränsande rutor eller bildnivåetiketter eller (2) en kombination av få starkt märkta och många svagt märkta bilder, hämtade från en eller flera datauppsättningar. Vi utvecklar förväntning-Maximization (EM) metoder för semantiska bildsegmentering modell utbildning under dessa svagt övervakade och halvövervakade inställningar. Omfattande experimentell utvärdering visar att den föreslagna tekniken kan lära sig modeller som levererar konkurrenskraftiga resultat på den utmanande PASCAL VOC 2012 bildsegmentering riktmärke, samtidigt som det kräver betydligt mindre annotering ansträngning. Vi delar källkod för genomförandet av det föreslagna systemet på https: // bitbucket.org/deeplab/deeplab-public.
Papandreou m.fl. REF föreslår en metod för att lära sig dekonvolutionella neurala nätverk från svagt kommenterade utbildningsdata.
Weakly- and Semi-Supervised Learning of a DCNN for Semantic Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}