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《Weakly Supervised Semantic Segmentation Based on Web Image Co-segmentation》笔记

《Weakly Supervised Semantic Segmentation Based on Web Image Co-segmentation》笔记

  • 学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！
    • 解决的问题
    • 流程
    • 方法
    • 后记

Based on Web Image Co-segmentation》笔记)

学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！

解决的问题

还是弱监督，嗯，兄弟和弱监督干上了，后面也还是弱监督… 这个就是用分类标签弱监督图像分割（都是骗人的！都是先用别的方法找一个差不多分割，然后CNN学掩码）。嗯，这篇也不例外… 所以，都好tm水啊…

流程

《Weakly Supervised Semantic Segmentation Based on Web Image Co-segmentation》笔记_第1张图片

方法

step1
用《Enriching Visual Knowledge Bases via Object Discovery and Segmentation》方法找到分割图像（所以这篇文章才是本体…）训练集就是google出来的一堆图像，再CNN学掩码，这里的CNN是一个单独的。
step2
通过类标签fine tuning一下，下面的公式是如何由刚训练的CNN来生成带类标签的掩码，yi是根据图片分类信息得到的。这样就有标记的掩码了，再搞一个新的CNN，从头学。
在这里插入图片描述

再加一个支路做分类的监督训练
在这里插入图片描述

后记

应该看一下《Enriching Visual Knowledge Bases via Object Discovery and Segmentation》…

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