自监督等变注意力机制在弱监督语义分割中的应用 - SEAM

自监督等变注意力机制在弱监督语义分割中的应用 - SEAM

SEAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/seam/SEAM

项目介绍

SEAM（Self-supervised Equivariant Attention Mechanism）是针对弱监督语义分割提出的一种新方法，由Yude Wang等人在CVPR 2020上以口头报告形式发表。本项目旨在通过自我监督的方式探索额外的监督信息，缩小全监督与弱监督之间在像素级标注上的差距。它利用了等变性质这一在全监督语义分割中隐含的约束，并通过一致性正则化来处理不同变换下预测的类激活图(CAM)，进而改善CAM的一致性和准确性。此外，项目还引入了一个像素相关模块(PCM)，利用上下文外观信息优化每个像素的预测，进一步提高了弱监督下的性能表现。

项目快速启动

环境准备

确保您的环境满足以下要求：

• Python 3.6+
• PyTorch 0.4.1, torchvision 0.2.1
• CUDA 9.0
• 至少4块GPU（推荐12GB显存）

首先，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/YudeWang/SEAM.git

然后安装必要的Python依赖：

pip install -r requirements.txt

下载预训练权重及数据集准备需按项目指示操作。

快速运行示例

为了训练SEAM模型，在PASCAL VOC 2012数据集上执行以下命令：

python train_SEAM.py --voc12_root path/to/VOC2012 --weights path/to/pretrained_model --session_name your_session

进行推理：

python infer_SEAM.py --weights path/to/SEAM_weights --infer_list path/to/list_file --out_cam path/to/save_CAMs --out_crf path/to/save_CRFs

应用案例和最佳实践

为了最大化SEAM的效果，建议遵循以下最佳实践：

• 在进行模型训练时，充分利用其自我监督特性，确保数据增强的一致性保持。
• 利用提供的评估脚本持续监控mIoU指标，以便调整背景得分阈值，优化分割效果。
• 结合随机漫步(Random Walk)技术，进一步提升结果的连贯性与精确度。
• 在实际部署前，通过PASCAL VOC 2012验证集等标准数据集进行充分的测试和微调。

典型生态项目

SEAM作为弱监督语义分割领域的创新工作，其生态系统包括但不限于其他基于相似理念的模型如AffinityNet，这些模型同样寻求利用图像级别的监督提高分割精度。开发者可以结合SEAM与其他框架如DeepLabv1进行伪标签重训练，探索弱监督学习在复杂场景下的更广泛应用。

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本快速入门指南为使用SEAM提供了基础步骤和关键点，深入研究和定制化应用还需参考项目详细文档和论文本身，以实现特定需求下的最优性能。

SEAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/seam/SEAM