CIAN：用于弱监督语义分割的跨图像亲和网络
计算机视觉与模式识别
2020-01-31 v2
摘要
仅使用图像级标签的弱监督语义分割节省了大量标注像素级标签的人力。前沿方法依赖各种创新性约束与启发式规则为每单张图像生成掩码。尽管这些方法取得了很大进展，它们独立处理每张图像，未考虑不同图像间的关系。然而在本文中，我们认为跨图像关系对弱监督分割至关重要。因为它跨图像连接相关区域，其中补充表示可被传播以获得更一致和完整的区域。为利用该信息，我们提出一个端到端跨图像亲和模块，其仅利用图像级标签来挖掘像素级跨图像关系。借此，我们的方法在Pascal VOC 2012验证集和测试集上分别达到64.3%和65.3%的mIoU，这是仅使用图像级标签进行弱监督语义分割的新最先进结果，证明了我们方法的优越性。
引用
@article{arxiv.1811.10842,
title = {CIAN: Cross-Image Affinity Net for Weakly Supervised Semantic Segmentation},
author = {Junsong Fan and Zhaoxiang Zhang and Tieniu Tan and Chunfeng Song and Jun Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.10842},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 4 figures, AAAI 2020