【摘 要】
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实例分割是计算机视觉中最重要和最具挑战性的问题之一。随着深度学习相关技术的发展,一些基于卷积神经网络的实例分割算法取得了较好的性能。但是,这些方法都依赖于大规模的强监督训练数据。而获取大量像素级别标注数据的成本十分昂贵,这严重制约了实例分割算法在各个领域中的应用。弱监督实例分割提供了一种在缺乏足够的像素级别标注数据时解决实例分割问题的思路。现存的弱监督实例分割方法都是基于候选区域的,通常可分为三步
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实例分割是计算机视觉中最重要和最具挑战性的问题之一。随着深度学习相关技术的发展,一些基于卷积神经网络的实例分割算法取得了较好的性能。但是,这些方法都依赖于大规模的强监督训练数据。而获取大量像素级别标注数据的成本十分昂贵,这严重制约了实例分割算法在各个领域中的应用。弱监督实例分割提供了一种在缺乏足够的像素级别标注数据时解决实例分割问题的思路。现存的弱监督实例分割方法都是基于候选区域的,通常可分为三步:（1）提取候选区域;（2）对候选区域评分;（3）非极大值抑制。现有的弱监督实例分割算法的主要瓶颈在于它们通常使用启发式策略来对候选区域进行评分,具体地说,它们利用注意力图和人为设计的评分规则为候选区域分配类别分数,这极大地影响了算法的分割性能。本文使用可学习的深度网络对候选区域进行评分。我们提出一种新的基于区域神经网络的弱监督实例分割算法。为了解决候选区域类别标注缺失的问题,我们提出了一种注意力引导的候选区域伪标注分配策略,该策略利用注意力图中的极值点以及极值点与候选区域之间的空间关系给候选区域分配伪标注。本文还在候选区域级别的分类网络中使用了开放集损失函数,以更有效地处理背景候选区域,提高算法鲁棒性。在基于区域神经网络的弱监督实例分割算法的基础上,本文提出了一种基于图神经网络和多实例学习的候选区域评分网络。利用注意力图上的极值点来构建包并建立多示例学习损失函数。我们还通过图神经网络来建模包中候选区域之间的相关性。在公开数据集PASCAL VOC 2012和Microsoft COCO 2014上的实验结果证明了本文提出的方法的有效性。
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