面向弱监督与半监督语义分割的反对抗 manipulated 归因
计算机视觉与模式识别
2021-03-17 v1
摘要
弱监督语义分割从分类器中产生像素级定位，但很可能将其关注限制于目标对象的一个小的判别性区域。AdvCAM 是一种被操控以提高分类分数的图像归因图。这种操控以反对抗的方式实现，即沿像素梯度方向与对抗攻击中所用方向相反地扰动图像。它迫使最初被认为不具有判别性的区域参与后续分类，并产生 successively 识别出目标对象更多区域的归因图。此外，我们引入一种新的正则化过程，抑制与目标对象无关区域的不正确归因，并限制已有高分数区域的归因。在 PASCAL VOC 2012 测试图像上，我们在弱监督和半监督语义分割上分别取得了 68.0 和 76.9 的 mIoU，代表了新的 SOTA。
引用
@article{arxiv.2103.08896,
title = {Anti-Adversarially Manipulated Attributions for Weakly and Semi-Supervised Semantic Segmentation},
author = {Jungbeom Lee and Eunji Kim and Sungroh Yoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08896},
year = {2021}
}
备注
CVPR 2021