弱监督语义分割的对抗学习方法

摘要

大多数弱监督语义分割的解决方案都利用图像级监督信息产生的类激活特征图进行训练学习.类激活特征图只能发现目标最具判别力的部分,它与真实的像素级标签信息存在较大差距,所以训练效果并不理想.对来自原图像及其仿射变化图像的类激活特征图进行对抗学习来达到更好的训练效果.首先将图像及对其进行仿射变化得到的图像输入孪生网络,使用图像级分类标签得到各自的类激活特征图,然后将这两组类激活特征图输入辨别网络进行对抗学习,训练孪生网络使得原图像与其仿射变化图像的类激活特征图逼近,从而有效利用等变注意力机制,学习更多的有效信息并缩小类激活特征图和真实的像素级标签之间的差距,提高弱监督的性能.在PASACAL VOC 2012数据集上,在验证集上的平均交并比为63.7％,测试集上的平均交并比为65.7％,与当前其他先进弱监督语义分割的方法进行对比,验证集与测试集上的平均交并比提高了1.2％和1.3％.该对抗性学习方案能有效利用等变注意力机制,学习更多的有效信息并缩小类激活特征图和真实的像素级标签之间的差距,提高弱监督的性能且达到了良好的分割效果.