【CVPR 2022】面向无噪声对象轮廓的弱监督语义分割，Towards Noiseless Object Contours for Weakly Supervised Semantic Segmentation

Towards Noiseless Object Contours for Weakly Supervised Semantic Segmentation

Jing Li，Junsong Fan ，Zhaoxiang Zhang

得益于深度神经网络的迅速发展，语义分割研究在近年来取得了巨大进展。然而，生成像素级语义分割标签需要巨大的时间和经济投入。使用图像类别、物体框、物体划线、物体点标记等弱标签训练分割网络可以有效降低时间和经济成本。其中，图像类别标签成本最低，相关的弱监督分割研究最为活跃。这些方法通常会训练一个分类网络，基于分类网络的类激活图（CAM）生成分割伪标签L1，利用L1训练分割网络，这种伪标签通常不能覆盖完整的前景物体。一些方法利用伪标签L1训练模型预测物体轮廓，并在轮廓约束下将CAM分数从高置信度前景区域传播到低置信度前景区域，使生成的伪标签L2包含更完整的前景物体。我们认为伪标签L1缺乏足够的高层语义信息来监督轮廓检测网络，轮廓网络输出的噪声边界会阻碍CAM分数传播。为了得到低噪声物体轮廓，我们训练了SANCE模型，它包含一个辅助语义分割分支，该辅助分支通过主干网络特征共享和在线标签为轮廓检测分支训练提供足够的高层语义信息，辅助分支预测的分割结果也提供了比CAM更好的前景物体分布信息，进一步提高了伪标签质量。我们在Pascal VOC 2012 和COCO 2014数据集上进行了实验，伪标签训练的语义分割网络取得了SOTA性能。

弱监督语义分割模型结构设计