从互联网学习：语言驱动弱监督增量学习用于语义分割

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

当前的弱监督增量学习用于语义分割（WILSS）方法仅考虑使用图像级别标签替换像素级注释，而训练图像仍来自精心设计的数据集。在这项工作中，我们认为普遍可用的网络图像也可以用于学习新的类别。为了实现这一目标，首先我们引入了一种策略，使用基于傅里叶变换的域判别器在潜在空间中选择与先前示例相似的网络图像。然后，提出了一种有效的基于标题的排练策略，用于保留先前学习到的类别。据我们所知，这是第一项仅依赖...

本文介绍了一种自适应的弱监督语义分割方法，通过划分图像内容为确定性区域和不确定性区域进行分别处理，提高准确性。实验证明该方法在PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014上优于基准方法。

MS COCO 2014 PASCAL VOC 2012 互联网 准确性 弱监督 自适应 语义分割
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