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

摘要:

弱監(jiān)督語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要任務(wù),其目標(biāo)是將圖像中的不同物體進(jìn)行語(yǔ)義上的分割。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,標(biāo)注語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)是十分耗時(shí)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(lèi)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(yǔ)義分割方法。該方法通過(guò)引入CASOFM進(jìn)行特征提取和語(yǔ)義分割,同時(shí)利用稀疏表征學(xué)習(xí)來(lái)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(yǔ)義分割任務(wù)中具有較好的性能和推廣能力。

1.引言

語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要任務(wù)之一。傳統(tǒng)的語(yǔ)義分割方法通常需要大量標(biāo)注的像素級(jí)別標(biāo)簽,這對(duì)于計(jì)算資源和人力成本都是一個(gè)挑戰(zhàn)。因此,弱監(jiān)督語(yǔ)義分割方法應(yīng)運(yùn)而生。弱監(jiān)督語(yǔ)義分割方法通過(guò)只使用圖像級(jí)別的標(biāo)注信息或者邊界框信息來(lái)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(lèi)激活自組織特征映射

類(lèi)激活自組織特征映射(CASFOM)是一種對(duì)圖像進(jìn)行特征提取的方法。通過(guò)引入CASFOM,可以有效地提取圖像中物體的類(lèi)別特征,并利用這些特征進(jìn)行語(yǔ)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(guò)利用稀疏表征學(xué)習(xí),可以將輸入圖像表示為一個(gè)稀疏向量,并通過(guò)這個(gè)向量進(jìn)行語(yǔ)義分割。

3.方法

本文提出的方法主要包含兩個(gè)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(guò)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(lèi)別特征,通過(guò)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(guò)稀疏表征學(xué)習(xí),我們可以將輸入圖像映射到一個(gè)低維度的稀疏空間中,從而提高語(yǔ)義分割的準(zhǔn)確性。

4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

我們?cè)诠_(kāi)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(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)義分割,并取得了較好的性能。未來(lái)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(yǔ)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(jì)算機(jī)視覺(jué)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(yǔ)義分割方法。通過(guò)引入CASFOM進(jìn)行特征提取,并將特征表示為稀疏向量,我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了該方法在弱監(jiān)督語(yǔ)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(yǔ)義分割,并取得了較好的性能。

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