Conceitos essenciais
提案されたDuPLは、信頼性の高い進行的学習を備えたデュアルスチューデントフレームワークであり、一段階のWSSSにおけるCAM確認バイアスを効果的に軽減し、競合力のあるパフォーマンスを達成します。
Estatísticas
最近、画像レベルのラベルによる一段階弱教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)が注目されています。 - Wu et al., 2024
図1:PASCAL VOC 2012でのCAM擬似ラベル(トレーニング)対セグメンテーションパフォーマンス(検証)。 - Wu et al., 2024
図2:CAMの確認バイアス。 - Wu et al., 2024
提案されたDuPLは最近の最先端代替手法よりも優れた性能を示します。 - Wu et al., 2024
Citações
"Every pixel matters for segmentation and should be properly utilized." - Wu et al., 2024
"DuPL significantly outperforms other one-stage competitors and achieves competitive performance with multi-stage solutions." - Wu et al., 2024