Littérature scientifique sur le sujet « Weakly-supervised semantic segmentation »
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Articles de revues sur le sujet "Weakly-supervised semantic segmentation"
Zhang, Yachao, Zonghao Li, Yuan Xie, Yanyun Qu, Cuihua Li et Tao Mei. « Weakly Supervised Semantic Segmentation for Large-Scale Point Cloud ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 4 (18 mai 2021) : 3421–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16455.
Texte intégralChen, Jie, Fen He, Yi Zhang, Geng Sun et Min Deng. « SPMF-Net : Weakly Supervised Building Segmentation by Combining Superpixel Pooling and Multi-Scale Feature Fusion ». Remote Sensing 12, no 6 (24 mars 2020) : 1049. http://dx.doi.org/10.3390/rs12061049.
Texte intégralLi, Xueyi, Tianfei Zhou, Jianwu Li, Yi Zhou et Zhaoxiang Zhang. « Group-Wise Semantic Mining for Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 3 (18 mai 2021) : 1984–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16294.
Texte intégralCheng, Hao, Chaochen Gu et Kaijie Wu. « Weakly-Supervised Semantic Segmentation via Self-training ». Journal of Physics : Conference Series 1487 (mars 2020) : 012001. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1487/1/012001.
Texte intégralOuassit, Youssef, Soufiane Ardchir, Mohammed Yassine El Ghoumari et Mohamed Azouazi. « A Brief Survey on Weakly Supervised Semantic Segmentation ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 18, no 10 (26 juillet 2022) : 83–113. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v18i10.31531.
Texte intégralKim, Beomyoung, Sangeun Han et Junmo Kim. « Discriminative Region Suppression for Weakly-Supervised Semantic Segmentation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 2 (18 mai 2021) : 1754–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16269.
Texte intégralZhou, Tianfei, Liulei Li, Xueyi Li, Chun-Mei Feng, Jianwu Li et Ling Shao. « Group-Wise Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation ». IEEE Transactions on Image Processing 31 (2022) : 799–811. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2021.3132834.
Texte intégralLi, Yi, Yanqing Guo, Yueying Kao et Ran He. « Image Piece Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation ». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics : Systems 47, no 4 (avril 2017) : 648–59. http://dx.doi.org/10.1109/tsmc.2016.2623683.
Texte intégralXiong, Changzhen, et Hui Zhi. « Multi-model Integrated Weakly Supervised Semantic Segmentation Method ». Journal of Computer-Aided Design & ; Computer Graphics 31, no 5 (2019) : 800. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1089.2019.17379.
Texte intégralWang, Shuo, et Yizhou Wang. « Weakly Supervised Semantic Segmentation with a Multiscale Model ». IEEE Signal Processing Letters 22, no 3 (mars 2015) : 308–12. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2014.2358562.
Texte intégralThèses sur le sujet "Weakly-supervised semantic segmentation"
Sawatzky, Johann [Verfasser]. « Weakly and Semi Supervised Semantic Segmentation of RGB Images / Johann Sawatzky ». Bonn : Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2021. http://d-nb.info/1227990367/34.
Texte intégralGötz, Michael [Verfasser], et R. [Akademischer Betreuer] Dillmann. « Variability-Aware and Weakly Supervised Learning for Semantic Tissue Segmentation / Michael Götz ; Betreuer : R. Dillmann ». Karlsruhe : KIT-Bibliothek, 2017. http://d-nb.info/1137265000/34.
Texte intégralGiraldo, Zuluaga Jhony Heriberto. « Graph-based Algorithms in Computer Vision, Machine Learning, and Signal Processing ». Electronic Thesis or Diss., La Rochelle, 2022. http://www.theses.fr/2022LAROS037.
Texte intégralGraph representation learning and its applications have gained significant attention in recent years. Notably, Graph Neural Networks (GNNs) and Graph Signal Processing (GSP) have been extensively studied. GNNs extend the concepts of convolutional neural networks to non-Euclidean data modeled as graphs. Similarly, GSP extends the concepts of classical digital signal processing to signals supported on graphs. GNNs and GSP have numerous applications such as semi-supervised learning, point cloud semantic segmentation, prediction of individual relations in social networks, modeling proteins for drug discovery, image, and video processing. In this thesis, we propose novel approaches in video and image processing, GNNs, and recovery of time-varying graph signals. Our main motivation is to use the geometrical information that we can capture from the data to avoid data hungry methods, i.e., learning with minimal supervision. All our contributions rely heavily on the developments of GSP and spectral graph theory. In particular, the sampling and reconstruction theory of graph signals play a central role in this thesis. The main contributions of this thesis are summarized as follows: 1) we propose new algorithms for moving object segmentation using concepts of GSP and GNNs, 2) we propose a new algorithm for weakly-supervised semantic segmentation using hypergraph neural networks, 3) we propose and analyze GNNs using concepts from GSP and spectral graph theory, and 4) we introduce a novel algorithm based on the extension of a Sobolev smoothness function for the reconstruction of time-varying graph signals from discrete samples
Shen, Tong. « Context Learning and Weakly Supervised Learning for Semantic Segmentation ». Thesis, 2018. http://hdl.handle.net/2440/120354.
Texte intégralThesis (Ph.D.) -- University of Adelaide, School of Computer Science, 2018
Ke, Zi-Yi, et 柯子逸. « Generating Self-Guided Dense Annotations for Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/x3w74r.
Texte intégral國立清華大學
資訊系統與應用研究所
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Learning semantic segmentation models under image-level supervision is far more challenging than under fully supervised setting. Without knowing the exact pixel-label correspondence, most weakly-supervised methods rely on external models to infer pseudo pixel-level labels for training semantic segmentation models. In this thesis, we aim to develop a single neural network without resorting to any external models. We propose a novel self-guided strategy to fully utilize features learned across multiple levels to progressively generate the dense pseudo labels. First, we use high-level features as class-specific localization maps to roughly locate the classes. Next, we propose an affinity-guided method to encourage each localization map to be consistent with their intermediate level features. Third, we adopt the training image itself as guidance and propose a self-guided refinement to further transfer the image's inherent structure into the maps. Finally, we derive pseudo pixel-level labels from these localization maps and use the pseudo labels as ground truth to train the semantic segmentation model. Our proposed self-guided strategy is a unified framework, which is built on a single network and alternatively updates the feature representation and refines localization maps during the training procedure. Experimental results on PASCAL VOC 2012 segmentation benchmark demonstrate that our method outperforms other weakly-supervised methods under the same setting.
Chapitres de livres sur le sujet "Weakly-supervised semantic segmentation"
Sun, Weixuan, Jing Zhang et Nick Barnes. « 3D Guided Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Dans Computer Vision – ACCV 2020, 585–602. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-69525-5_35.
Texte intégralChen, Liyi, Weiwei Wu, Chenchen Fu, Xiao Han et Yuntao Zhang. « Weakly Supervised Semantic Segmentation with Boundary Exploration ». Dans Computer Vision – ECCV 2020, 347–62. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58574-7_21.
Texte intégralTokmakov, Pavel, Karteek Alahari et Cordelia Schmid. « Weakly-Supervised Semantic Segmentation Using Motion Cues ». Dans Computer Vision – ECCV 2016, 388–404. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46493-0_24.
Texte intégralSun, Guoying, Meng Yang et Wenfeng Luo. « Adversarial Decoupling for Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 188–200. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-88013-2_16.
Texte intégralSun, Guolei, Wenguan Wang, Jifeng Dai et Luc Van Gool. « Mining Cross-Image Semantics for Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Dans Computer Vision – ECCV 2020, 347–65. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58536-5_21.
Texte intégralLiang, Binxiu, Yan Liu, Linxi He et Jiangyun Li. « Weakly Supervised Semantic Segmentation Based on Deep Learning ». Dans Proceedings of the 11th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC2019), 455–64. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0474-7_43.
Texte intégralFan, Junsong, Zhaoxiang Zhang et Tieniu Tan. « Employing Multi-estimations for Weakly-Supervised Semantic Segmentation ». Dans Computer Vision – ECCV 2020, 332–48. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58520-4_20.
Texte intégralTan, Li, WenFeng Luo et Meng Yang. « Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Mean Teacher Learning ». Dans Intelligence Science and Big Data Engineering. Visual Data Engineering, 324–35. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-36189-1_27.
Texte intégralAslan, Sinem, et Marcello Pelillo. « Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Constrained Dominant Sets ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 425–36. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-30645-8_39.
Texte intégralSang, Yu, Shi Li et Yanfei Peng. « Multi-view Robustness-Enhanced Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Dans Intelligent Computing Theories and Application, 180–94. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-13870-6_15.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Weakly-supervised semantic segmentation"
Shen, Tong, Guosheng Lin, Lingqiao Liu, Chunhua Shen et Ian Reid. « Weakly Supervised Semantic Segmentation Based on Co-segmentation ». Dans British Machine Vision Conference 2017. British Machine Vision Association, 2017. http://dx.doi.org/10.5244/c.31.17.
Texte intégralYe, Chaojie, Min Jiang et Zhiming Luo. « Smoke Segmentation based on Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Dans 2022 12th International Conference on Information Technology in Medicine and Education (ITME). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/itme56794.2022.00082.
Texte intégralZhang, Wei, Sheng Zeng, Dequan Wang et Xiangyang Xue. « Weakly supervised semantic segmentation for social images ». Dans 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2015.7298888.
Texte intégralDong, Jiahua, Yang Cong, Gan Sun et Dongdong Hou. « Semantic-Transferable Weakly-Supervised Endoscopic Lesions Segmentation ». Dans 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2019.01081.
Texte intégralLu, Zheng, Dali Chen et Dingyu Xue. « Survey of weakly supervised semantic segmentation methods ». Dans 2018 Chinese Control And Decision Conference (CCDC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ccdc.2018.8407307.
Texte intégralFeng, Yanqing, et Lunwen Wang. « A Weakly-Supervised Approach for Semantic Segmentation ». Dans 2019 IEEE 3rd Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference (ITNEC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/itnec.2019.8729018.
Texte intégralNivaggioli, Adrien, et Hicham Randrianarivo. « Weakly Supervised Semantic Segmentation of Satellite Images ». Dans 2019 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/jurse.2019.8809060.
Texte intégralXing, Frank Z., Erik Cambria, Win-Bin Huang et Yang Xu. « Weakly supervised semantic segmentation with superpixel embedding ». Dans 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2016.7532562.
Texte intégralZhang, Fei, Chaochen Gu, Chenyue Zhang et Yuchao Dai. « Complementary Patch for Weakly Supervised Semantic Segmentation ». Dans 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00715.
Texte intégralZhu, Kaiyin, Neal N. Xiong et Mingming Lu. « A Survey of Weakly-supervised Semantic Segmentation ». Dans 2023 IEEE 9th Intl Conference on Big Data Security on Cloud (BigDataSecurity), IEEE Intl Conference on High Performance and Smart Computing, (HPSC) and IEEE Intl Conference on Intelligent Data and Security (IDS). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/bigdatasecurity-hpsc-ids58521.2023.00013.
Texte intégral