Svagt övervakad bildsegmentering är en viktig uppgift i datorseendet. Ett viktigt problem är hur man får högkvalitativa objekt plats från bildnivå kategori. Klassificeringsaktiveringskartläggning är en vanlig metod som kan användas för att generera hög precisa objektplaceringar. Dessa platser är dock i allmänhet mycket glesa och små sådana att de inte kan ge effektiv information för bildsegmentering. I detta dokument föreslår vi ett välriktat bildsegmenteringsnätverk för att lösa detta problem. Vi använder en självuppmärksamhet Saliency metod för att generera subtila saliency kartor, och gör platsen köer växer som frön genom sådd region odlingsmetod för att expandera pixel nivå etiketter omfattning. I processen för odling av frön använder vi salthaltsvärdena för att väga likheten mellan pixlar för att kontrollera odlingen. Saliency information kan därför bidra till att generera diskriminativa objekt regioner, och effekterna av fel framträdande pixlar kan undertryckas effektivt. Experimentella resultat på en gemensam segmenteringsdatauppsättning PASCAL VOC2012 visar hur effektiv vår metod är.
I REF föreslår författarna en strikt styrd svagt övervakad segmentering nätverk som använder viktig information som vägledning för att hjälpa svagt segmentering genom en sådd region odling.
Saliency guided deep network for weakly-supervised image segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}