【摘 要】
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引入网络图像是提升弱监督语义分割性能的有效方法,为了鲁棒地利用外部数据实现知识迁移,提出双域协作自提升的鲁棒迁移学习方法.首先通过网络域和目标域双域级联决策实现网络域到目标域数据的知识迁移,提升弱监督语义分割决策的鲁棒性;然后利用双域协作学习减少噪声图像,改善标注质量,提升网络域知识的可靠性.在通用数据集PASCAL VOC 2012验证集和测试集上,mIoU分别达到65.4％和65.9％,性能优于当前大多数弱监督语义分割方法,证明了所提方法的有效性.
【机 构】
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浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州 310018;山西大学自动化与软件学院 太原 030013;浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310058;浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310058
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引入网络图像是提升弱监督语义分割性能的有效方法,为了鲁棒地利用外部数据实现知识迁移,提出双域协作自提升的鲁棒迁移学习方法.首先通过网络域和目标域双域级联决策实现网络域到目标域数据的知识迁移,提升弱监督语义分割决策的鲁棒性;然后利用双域协作学习减少噪声图像,改善标注质量,提升网络域知识的可靠性.在通用数据集PASCAL VOC 2012验证集和测试集上,mIoU分别达到65.4％和65.9％,性能优于当前大多数弱监督语义分割方法,证明了所提方法的有效性.
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