重新思考显著性引导的弱监督语义分割
计算机视觉与模式识别
2024-04-03 v2
摘要
本文对显著性图在弱监督语义分割 (WSSS) 中的作用提出了新的视角，并基于我们的实证发现提供了新的见解和研究方向。我们进行了全面的实验，观察到显著性图的质量是显著性引导的 WSSS 方法中的关键因素。尽管如此，我们发现以往工作中使用的显著性图往往是任意选择的，尽管它们对 WSSS 有重大影响。此外，我们观察到阈值的选择在 WSSS 中并非微不足道的问题，而这一点此前很少受到关注。为了促进对显著性引导的 WSSS 进行更有意义且更严谨的研究，我们引入了 \texttt{WSSS-BED}，一个在统一条件下进行研究的标准化框架。\texttt{WSSS-BED} 为七种 WSSS 方法提供了多种显著性图和激活图，以及来自无监督显著目标检测模型的显著性图。
引用
@article{arxiv.2404.00918,
title = {Rethinking Saliency-Guided Weakly-Supervised Semantic Segmentation},
author = {Beomyoung Kim and Donghyun Kim and Sung Ju Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00918},
year = {2024}
}
备注
Preprint, 17 pages, 7 figures