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CVPR 2023 【已开源】| 最强半监督实例分割腾空出世,精度媲美全监督!
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我们引入了一种名为弱半监督实例分割 (WSSIS) 的新型学习方案,该方案带有用于预算高效和高性能实例分割的点标签。即,我们考虑由一些完全标记的图像和大量点标记图像组成的数据集设置。受半监督方法的主要挑战(主要来自假阴性和假阳性实例建议之间的权衡)的推动,我们提出了一种 WSSIS 方法,可以有效地利用预算友好的点标签作为强大的弱监督源解决挑战。此外,为了处理完全标记的数据量极其有限的困难情况,我们提出了 MaskRefineNet 来细化粗糙掩码中的噪声。我们对 COCO 和 BDD100K 数据集进行了广泛的实验,所提出的方法取得了与完全监督模型相当的有希望的结果,即使有 50% 的完全标记的 COCO 数据(38.8% 对 39.7%)。此外,当使用少至 5% 的完全标记的 COCO 数据时,我们的方法显示出明显优于最先进的半监督学习方法的性能(33.7% 对 24.9%) Title: The Devil is in the Points: Weakly Semi-Supervised Instance Segmentation via Point-Guided Mask Representation Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.15062.pdf Code:https://github.com/clovaai/PointWSSIS
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