基于類激活自組織特征映射與稀疏表征學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督語義分割

基于類激活自組織特征映射與稀疏表征學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督語義分割基于類激活自組織特征映射與稀疏表征學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督語義分割

摘要：

弱監(jiān)督語義分割是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要任務(wù)，其目標(biāo)是將圖像中的不同物體進(jìn)行語義上的分割。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，標(biāo)注語義分割數(shù)據(jù)是十分耗時和困難的。因此，基于弱監(jiān)督的方法成為研究的熱點(diǎn)。本文提出一種基于類激活自組織特征映射（ClassActivationSelf-OrganizingFeatureMap,CASOFM）與稀疏表征學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督語義分割方法。該方法通過引入CASOFM進(jìn)行特征提取和語義分割，同時利用稀疏表征學(xué)習(xí)來提高分割準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法在弱監(jiān)督語義分割任務(wù)中具有較好的性能和推廣能力。

1.引言

語義分割是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要任務(wù)之一。傳統(tǒng)的語義分割方法通常需要大量標(biāo)注的像素級別標(biāo)簽，這對于計算資源和人力成本都是一個挑戰(zhàn)。因此，弱監(jiān)督語義分割方法應(yīng)運(yùn)而生。弱監(jiān)督語義分割方法通過只使用圖像級別的標(biāo)注信息或者邊界框信息來進(jìn)行分割，大大減輕了標(biāo)注的負(fù)擔(dān)。

2.相關(guān)工作

2.1類激活自組織特征映射

類激活自組織特征映射（CASFOM）是一種對圖像進(jìn)行特征提取的方法。通過引入CASFOM，可以有效地提取圖像中物體的類別特征，并利用這些特征進(jìn)行語義分割。

2.2稀疏表征學(xué)習(xí)

稀疏表征學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維度表示的方法。通過利用稀疏表征學(xué)習(xí)，可以將輸入圖像表示為一個稀疏向量，并通過這個向量進(jìn)行語義分割。

3.方法

本文提出的方法主要包含兩個步驟：特征提取與稀疏表征學(xué)習(xí)。

3.1特征提取

首先，我們通過引入CASFOM進(jìn)行圖像的特征提取。CASFOM能夠有效地捕捉圖像中物體的類別特征，通過激活的區(qū)域可以得到物體的位置信息。

3.2稀疏表征學(xué)習(xí)

然后，我們將提取得到的特征表示為稀疏向量。通過稀疏表征學(xué)習(xí)，我們可以將輸入圖像映射到一個低維度的稀疏空間中，從而提高語義分割的準(zhǔn)確性。

4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

我們在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并與其他方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法在弱監(jiān)督語義分割任務(wù)中取得了較好的性能和推廣能力。

5.總結(jié)與展望

本文提出了一種基于CASOFM與稀疏表征學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督語義分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地進(jìn)行語義分割，并取得了較好的性能。未來的工作可以進(jìn)一步探索如何進(jìn)一步提高分割的準(zhǔn)確性和效率。

本文提出的方法可以在實(shí)際應(yīng)用中用于弱監(jiān)督語義分割任務(wù)，從而減輕了標(biāo)注的負(fù)擔(dān)，提高了分割的準(zhǔn)確性。因此，在計算機(jī)視覺領(lǐng)域具有很大的應(yīng)用潛力本文提出了一種基于CASOFM與稀疏表征學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督語義分割方法。通過引入CASFOM進(jìn)行特征提取，并將特征表示為稀疏向量，我們在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了該方法在弱監(jiān)督語義分割任務(wù)中的性能和推廣能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地進(jìn)行語義分割，并取得了較好的性能。