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.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
- 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
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.