Self-supervised Semantic Segmentation
Self-supervised semantic segmentation learns to assign a class label to every pixel of an image without relying on manually annotated segmentation masks. A backbone network is first trained on large quantities of unlabeled images using self-supervised objectives such as contrastive learning or masked image modeling, and the resulting dense features are then used to partition and label image regions, achieving competitive segmentation quality at a fraction of the annotation cost.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- Caron, M., Touvron, H., Misra, I., Jegou, H., Mairal, J., Bojanowski, P., & Joulin, A. (2021). Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 9650–9660. · DOI 10.1109/ICCV48922.2021.00951
- Hamilton, M., Zhang, Z., Hariharan, B., Snavely, N., & Freeman, W. T. (2022). Unsupervised Semantic Segmentation by Distilling Feature Correspondences. International Conference on Learning Representations (ICLR). · URL
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.