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自适应补丁对比的弱监督语义分割
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为自适应补丁对比的新型ViT-based WSSS方法，通过增强补丁嵌入学习来提高分割效果。实验证明该方法在PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014数据集上表现优于其他WSSS方法。
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关键要点
- 自适应补丁对比（APC）是一种新型的ViT-based WSSS方法。
- 该方法通过增强补丁嵌入学习来提高分割效果。
- 现有的ViT方法在补丁嵌入时存在限制，易受异常补丁影响。
- 许多多阶段方法训练耗时且冗长，缺乏效率。
- 提出了补丁对比学习（PCL）以进一步增强补丁嵌入。
- 改进了多阶段训练框架，转化为端到端的单阶段训练方法。
- 实验结果显示，该方法在PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014数据集上表现优于其他WSSS方法，且训练时间更短。
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