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【论文讲解】CVPR 2023 | 结合高斯混合模块的弱监督语义分割,实现端到端的在线监督
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标题:Sparsely Annotated Semantic Segmentation with Adaptive Gaussian Mixtures 代码:https://github.com/Luffy03/AGMM-SASS 我们提出了一种新的SASS框架,该框架配备了自适应高斯混合模型( Adaptive Gaussian Mixture Model,AGMM )。我们的AGMM可以根据标记和未标记像素的分布有效地对未标记像素进行可靠的监督。具体来说,我们首先使用标记像素和它们相对相似的未标记像素构建高斯混合,其中标记像素作为质心,用于建模每个类的特征分布。然后,利用标记像素的可靠信息和自适应生成的GMM预测来监督未标记像素的训练,实现在线、动态和鲁棒的自我监督。
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