【摘 要】
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近年来,随着图形处理器等硬件的更新换代,基于深度学习的图像语义分割方法发展迅速。这些语义分割方法大多基于完全监督标注,其标注的制作成本高昂。语义分割方法与弱监督学习相结合成为新的研究方向。在弱监督标注的选择方面,大多采用基于图像级别标注的类激活映射方法。本文设计相关的优化方法旨在挖掘弱监督标注和网络自身的监督信息,其主要工作可概括为以下两个阶段:第一阶段是基于等变约束的伪标注生成阶段,本文提出一种
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近年来,随着图形处理器等硬件的更新换代,基于深度学习的图像语义分割方法发展迅速。这些语义分割方法大多基于完全监督标注,其标注的制作成本高昂。语义分割方法与弱监督学习相结合成为新的研究方向。在弱监督标注的选择方面,大多采用基于图像级别标注的类激活映射方法。本文设计相关的优化方法旨在挖掘弱监督标注和网络自身的监督信息,其主要工作可概括为以下两个阶段:第一阶段是基于等变约束的伪标注生成阶段,本文提出一种门控的交叉特征注意力等变约束方法。针对CAM方法存在不准确和不完整的问题,本阶段提出三种优化方法,包括多孪生等变约束、门控RGB特征融合模块和交叉特征注意力模块。在相关实验中,该方法生成的伪标注在VOC 2012验证集和测试集中取得64.9%和66.0%的m Io U值,领先于其他现有先进算法。第二阶段是基于伪标注的语义分割阶段,本文提出一种基于伪标注的改进Deep Lab-ASPP方法。如何利用不准确的伪标注来对分割网络进行有效训练也属于弱监督学习的一部分。本阶段分别设计出多尺度边界特征挖掘模块和改进自调节约束模块,旨在提高语义分割网络在伪标注监督下的精度。在VOC 2012验证集和测试集上,该方法以65.9%和66.7%的m Io U值领先于其他现有先进算法,并以1.0%和0.7%的提升优于伪标注。在COCO数据集上,该方法取得33.0%的m Io U值,略微领先于先进的CONTA算法,并以0.6%的提升优于伪标注。在与伪标注的比较分析中,证明本阶段生成的分割边界更贴近真实边界。
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