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）是针对图像级弱监督语义分割提出的一种新方法，该工作发表于CVPR 2020，并进行了口头报告。它旨在解决弱监督情况下类激活映射（CAM）难以作为准确目标掩模的问题。通过观察到全监督语义分割中隐含的等变性约束——即像素级标签在数据增强时与输入图像经历相同的空间变换，SEAM提出了对不同变换后的图像预测的CAM进行一致性正则化来增加自监督学习。此外，引入了像素相关模块（PCM），利用上下文外观信息，通过相似邻域细化当前像素的预测，进一步提升CAM的一致性。实验显示，在PASCAL VOC 2012数据集上，其性能超越了同级别监督下的其它先进方法。

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（建议12GB显存）

安装依赖项：

git clone https://github.com/YudeWang/SEAM.git
cd SEAM
pip install -r requirements.txt

下载预训练权重及数据：

• 下载模型权重文件（来自Google Drive或百度网盘）
• 下载PASCAL VOC 2012数据集的开发包
• 创建到下载数据集的符号链接（例如，ln -s $your_dataset_path/VOCdevkit/VOC2012 VOC2012）

训练SEAM模型

开始训练前，设置好权重路径和会话名：

python train_SEAM.py --voc12_root VOC2012 --weights $pretrained_model --session_name $your_session_name

进行推理

使用训练好的模型进行预测：

python infer_SEAM.py --weights $SEAM_weights --infer_list voc12/val.txt --out_cam $your_cam_dir --out_crf $your_crf_dir

应用案例和最佳实践

SEAM适用于多种弱监督语义分割场景，尤其是在没有详尽像素级标注的情况下。最佳实践包括利用其自监督策略训练模型，结合随机游走等后处理技术提高预测结果的质量。为了获得最优的分割效果，建议细致调整参数并测试不同的预训练模型以适应特定的数据特性。

典型生态项目

虽然SEAM作为一个独立项目提供强大的功能，但在实际应用中，可以将其技术融入到更广泛的研究和项目中，比如与其他弱监督学习方法结合，或在半监督、零样本学习领域探索SEAM机制的有效性。开发者可以在自己的深度学习框架中集成SEAM，尤其是那些涉及图像分割的任务，如医学影像分析、卫星图像解析等，利用其在减少人工标注需求上的优势。

---

本教程基于SEAM项目，为入门和基础操作提供了指导。深入研究和定制化应用可能需要更详细地理解源码和论文。

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