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.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.