TPAMI 2024 | 牛犇啊！弱监督语义分割还可以这么玩！

主要观点总结

本文研究了仅依赖图像级监督进行弱监督语义分割（WSSS）的学习问题，并提出了一种基于协同注意力机制的方法。该方法在分类器中引入了两种神经协同注意力机制，以互补的方式捕获跨图像的语义相似性和差异性，从而发现更完整的对象模式，并改进定位图推断，有利于语义分割学习。该方法在不同的WSSS设置下都设立了新的最先进水平，并在CVPR2020不完美数据挑战赛的弱监督语义分割赛道中排名第一。广泛的实验结果证明了该方法的有效性和高实用性。

关键观点总结

关键观点1: 研究问题

仅依赖图像级监督进行弱监督语义分割（WSSS）的学习问题。

关键观点2: 方法介绍

提出了一种基于协同注意力机制的方法，通过引入两种神经协同注意力机制，以互补的方式捕获跨图像的语义相似性和差异性，发现更完整的对象模式，并改进定位图推断。

关键观点3: 实验结果

在不同的WSSS设置下都设立了新的最先进水平，并在CVPR2020不完美数据挑战赛的弱监督语义分割赛道中排名第一。

关键观点4: 结论

广泛的实验结果证明了该方法的有效性和高实用性。