背景激活抑制用于弱监督物体定位和语义分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。使用仅有图像级标签的弱监督对象定位和语义分割方法，该论文引入了一个前景预测图（FPM）的新范例，通过生成 FPM 实现像素级定位；通过观察发现，随着前景掩模的扩大，交叉熵收敛为零（当前景仅覆盖对象部分时），激活值持续增加（直至前景掩模扩展到对象边界），因此，提出了一种背景激活抑制（BAS）方法，通过抑制背景激活值来学习更多对象区域；该方法在...
该论文提出了一种使用弱监督对象定位和语义分割方法的新范例，通过生成前景预测图实现像素级定位。同时，提出了一种背景激活抑制方法，通过抑制背景激活值来学习更多对象区域。实验表明，该方法在多个数据集上相较于基线方法有显著和一致的改进效果，并达到最先进的弱监督语义分割性能。
