IPixMatch: 提升半监督语义分割的互像素关系
原文约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。IPixMatch 是一种用于半监督学习的新方法,通过挖掘被忽视但有价值的像素间信息,以最大化利用有限的标记数据和提取未标记数据的最大效用,实现了在各种基准数据集中一致的性能改进。
本文提出了一种新颖的方法,使用图像级别的类标签作为监督来学习实例分割。通过IRNet,首先从图像分类模型的attention maps中识别出与对象类别相关的种子区域,然后传播到整个实例区域,估计出准确的边界,并为种子分配实例标签,使得整个实例区域可以准确地估计。在PASCAL VOC 2012数据集上,该方法取得了出色的表现。