AAAI2020丨中科院自动化所:弱监督语义分割 大讲堂 | 第144期
本文提出了一种对跨图像间关系进行建模的方法。
开课时间:2020/01/14 11:40 预计时长:15分钟左右
课程回放
333人报名
观看回放
课程介绍

 

  讲者介绍  

樊峻菘,中科院自动化所智能感知中心的在读博士生,导师谭铁牛院士。研究方向主要关于资源受限下的视觉场景解析等。

 

  论文主题  

【AAAI2020丨弱监督语义分割 】

 

  论文内容简介  

以图像类别标签为监督信息的弱监督语义分割往往面临目标区域估计不完整的问题。为了缓解这个问题,本文提出了一种对跨图像间关系进行建模的方法。

该方法在同类别不同图像之间建立像素级的关系矩阵,并据此从不同的图像间取得互相补充的信息,用以增广原特征并获取更加完整和鲁棒的目标区域估计。

实验证明该方法可以有效学得相关目标间的关联关系,辅助得到对整个目标更加完整鲁棒的预测结果,并且在多种质量的初始估计下都能取得显著的提升,具有很好的泛化性。在仅使用图像类别标签作为监督信息下,该方法在 VOC2012 数据集上取得了当时最好的 65.3% mIoU 的测试结果,证明了方法的有效性。

课程须知
  • 本系列视频为AAAI 2020线上论文预分享的精选解读,欢迎大家观看
  • 如果你对AAAI相关工作感兴趣,欢迎加入AAAI 交流群,添加微信:AIyanxishe2,备注:AAAI+领域
  • 更多精彩内容,敬请大家关注研习社公开课的持续更新

授课教师

自动化所智能感知中心在读博士生,导师谭铁牛院士。研究方向主要关于资源受限下的视觉场景解析
微信扫码分享课程