【摘 要】
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为了减少人们在语义分割任务中的标注成本，提出了一种新的基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先，将一对图像分别输入到骨干网络中提取图片对特征；然后，将特征展开加入位置信息送入编码层中进行编码；接着，将编码特征送入到协同注意力模块（CoAM）以及自注意力模块（BiAM）中进行信息相互表征；最终，将图像区域掩码（MRM）以及图像对匹配（IPM）两种自监督任务用于网络训练，学习图像对中的全
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为了减少人们在语义分割任务中的标注成本，提出了一种新的基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先，将一对图像分别输入到骨干网络中提取图片对特征；然后，将特征展开加入位置信息送入编码层中进行编码；接着，将编码特征送入到协同注意力模块（CoAM）以及自注意力模块（BiAM）中进行信息相互表征；最终，将图像区域掩码（MRM）以及图像对匹配（IPM）两种自监督任务用于网络训练，学习图像对中的全局关联以及局部关联，以此得到更加精确初始化种子。仅使用图像级标签进行弱监督语义分割，在Pascal VOC 2012验证和测试集上分别实现了69.8%和70.3%的m IoU，相较于同样为图像对输入的算法GroupWSSS（Group-Wise Semantic Mining for Weakly Supervised Semantic Segmentation），验证集和测试集上分别提高了1.6个百分点和1.8个百分点的m IoU。实验结果表明，所提算法可以获得更加完整的目标激活区域。
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