दुर्बल पर्यवेक्षित सिमेंटिक सेगमेंटेशन
दुर्बल पर्यवेक्षित सिमेंटिक सेगमेंटेशन (WSSS) पिक्सेल-स्तर के दृश्य पार्सर को केवल सस्ते, मोटे एनोटेशन — आमतौर पर छवि-स्तर के क्लास टैग — का उपयोग करके प्रशिक्षित करता है, बजाय महंगी घनी पिक्सेल मास्क के। एक वर्गीकरण नेटवर्क से प्रॉक्सी स्यूडो-लेबल (क्लास एक्टिवेशन मैप्स या इसी तरह के स्थानीयकरण संकेतों के माध्यम से) उत्पन्न करके और उन्हें पुनरावृत्त रूप से परिष्कृत करके, WSSS एनोटेशन लागत के एक अंश पर पूर्ण-पर्यवेक्षण सटीकता को पहुंच के भीतर लाता है।
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स्रोत
- Zhou, B., Khosla, A., Lapedriza, A., Oliva, A., & Torralba, A. (2016). Learning Deep Features for Discriminative Localization. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2921–2929. DOI: 10.1109/CVPR.2016.319 ↗
- Ahn, J., & Kwak, S. (2018). Learning Pixel-Wise Semantic Affinity with Image-Level Supervision. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 4109–4118. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-semantic-segmentation
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