【摘 要】
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目的传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方式。方法针对现有方法对多层特征利用不充分的问题,提出了一种基于动态掩膜生成的弱监督语义分割方法。该方法以边界框作为初始前景分割轮廓,使用迭代方式通过卷积神经网络(convolutio
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所前瞻实验室,北京100190中国科学院大学,北京100049;中国科学院计算技术研究所前瞻实验室,北京,100190;
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目的传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方式。方法针对现有方法对多层特征利用不充分的问题,提出了一种基于动态掩膜生成的弱监督语义分割方法。该方法以边界框作为初始前景分割轮廓,使用迭代方式通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)多层特征获取前景目标的边缘信息,根据边缘信息生成掩膜。迭代
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