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融合注意力机制的弱监督语义分割自激活方法
1
作者
周凯
于莲芝
《电子科技》
2025年第4期80-86,共7页
弱监督语义分割以类激活图进行训练,但类激活图与真实像素级标签存在较大差距。针对弱监督语义分割类激活图定位信息少、分割结果的轮廓粗糙问题,文中提出基于注意力机制的弱监督语义分割自激活模型。利用仿射变化引入全监督方法中的隐...
弱监督语义分割以类激活图进行训练,但类激活图与真实像素级标签存在较大差距。针对弱监督语义分割类激活图定位信息少、分割结果的轮廓粗糙问题,文中提出基于注意力机制的弱监督语义分割自激活模型。利用仿射变化引入全监督方法中的隐性约束,提取分类网络浅层信息并融合注意力机制。利用增强后的浅层信息细化类激活图的轮廓,根据生成的类激活图对特征图进行自激活,从而生成最终的类激活图。在PASCAL VOC 2012数据集上进行实验,相较于近期先进模型,类激活图的平均交并比提升了1.7%,最终分割结果的平均交并比提升了2.4%。通过对模型进行消融实验验证了各模块的有效性。
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关键词
弱监督
方法
语义分割
类
激活
图
注意力机制
卷积神经网络
自激活方法
仿射变换
浅层网络
隐性约束
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职称材料
题名
融合注意力机制的弱监督语义分割自激活方法
1
作者
周凯
于莲芝
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《电子科技》
2025年第4期80-86,共7页
基金
国家自然科学基金(61603257)。
文摘
弱监督语义分割以类激活图进行训练,但类激活图与真实像素级标签存在较大差距。针对弱监督语义分割类激活图定位信息少、分割结果的轮廓粗糙问题,文中提出基于注意力机制的弱监督语义分割自激活模型。利用仿射变化引入全监督方法中的隐性约束,提取分类网络浅层信息并融合注意力机制。利用增强后的浅层信息细化类激活图的轮廓,根据生成的类激活图对特征图进行自激活,从而生成最终的类激活图。在PASCAL VOC 2012数据集上进行实验,相较于近期先进模型,类激活图的平均交并比提升了1.7%,最终分割结果的平均交并比提升了2.4%。通过对模型进行消融实验验证了各模块的有效性。
关键词
弱监督
方法
语义分割
类
激活
图
注意力机制
卷积神经网络
自激活方法
仿射变换
浅层网络
隐性约束
Keywords
weak supervision method
semantic segmentation
class activation map
attention mechanism
convolutional neural network
self-activation method
affine transformation
shallow network
implicit constraint
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
融合注意力机制的弱监督语义分割自激活方法
周凯
于莲芝
《电子科技》
2025
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