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从互联网学习：语言驱动弱监督增量学习用于语义分割
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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。
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关键要点
- 弱监督语义分割面临的挑战是专注于最具差异性的区域，导致准确性下降。
- 提出了一种自适应方法，将图像内容划分为确定性区域和不确定性区域进行分别处理。
- 不确定性区域采用基于激活的掩膜策略，恢复局部信息。
- 假设未掩膜的自信区域应具有足够的鲁棒性以保持全局语义。
- 引入互补的自我增强方法，限制自信区域与增强图片之间的语义一致性。
- 在PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014上的实验表明，该方法优于最先进的基准方法。
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