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原创（2019经典弱监督语义分割论文）Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

本文提出了一种以图像级类标签作为监督的实例分割的新方法。文章提出IRNet，生成训练图像的伪实例分割标签，用于训练完全监督的模型。论文的创新点在于【IRNet流程简介（下图红色部分）】这个部分中加粗的地方这种标签在大规模图像分类数据集中很容易获得，例如ImageNet。尽管图像级类标签仅表示对象类的存在，但它们可用于推导出实例分割的强烈线索，称为类注意力图（CAMs）IRNet 有两个分支，分别估计实例映射和语义相关性。上面的分支预测位移向量场，其中每个像素处的 2D 向量表示像素所属实例的质心。

2025-03-10 10:36:53 891

空空如也

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