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知识图谱推理的弱监督语义分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于图推理的方法来提高弱监督语义分割技术，融合了外部知识和图卷积网络来全局推理跨类别依赖关系，应用图推理映射模块加强高级语义的特征表示，动态学习个别样本的语义一致性，取得了在 PASCAL VOC 2012 和 MS-COCO 数据集上的最新性能。
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关键要点
- 提出了一种基于图推理的方法来提高弱监督语义分割技术。
- 该方法增强了多标签分类和分割网络阶段。
- 融合了外部知识和图卷积网络来全局推理跨类别依赖关系。
- 改善生成伪标签的完整性。
- 应用图推理映射模块加强高级语义的特征表示。
- 动态学习个别样本的语义一致性。
- 在 PASCAL VOC 2012 和 MS-COCO 数据集上取得了最新性能。
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