Weakly Supervised Semantic Segmentation
Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS) trains pixel-level scene parsers using only cheap, coarse annotations — typically image-level class tags — instead of costly dense pixel masks. By generating proxy pseudo-labels from a classification network (via Class Activation Maps or similar localisation cues) and iteratively refining them, WSSS brings full-supervision accuracy within reach at a fraction of the annotation cost.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.