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【2h】

Weakly Supervised Few-shot Object Segmentation using Co-Attention with Visual and Semantic Embeddings

机译：使用视觉和语义嵌入的共同关注弱弱少量对象分割

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Mennatullah Siam; Naren Doraiswamy; Boris N. Oreshkin; Hengshuai Yao; Martin Jagersand;
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年度 2020
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1. Contrastive and consistent feature learning for weakly supervised object localization and semantic segmentation [J] . Ki Minsong, Uh Youngjung, Lee Wonyoung, Neurocomputing . 2021,第Jula20期

机译：对弱监督对象本地化和语义分割的对比和一致的特征学习
2. Context propagation embedding network for weakly supervised semantic segmentation [J] . Yajun Xu, Zhendong Mao, Zhineng Chen, Multimedia Tools and Applications . 2020,第45a46期

机译：关于弱监督语义细分的上下文传播嵌入网络
3. Weakly Supervised Learning with Deep Convolutional Neural Networks for Semantic Segmentation: Understanding Semantic Layout of Images with Minimum Human Supervision [J] . Seunghoon Hong, Suha Kwak, Bohyung Han IEEE Signal Processing Magazine . 2017,第6期

机译：使用深度卷积神经网络进行语义监督的弱监督学习：以最少的人工监督了解图像的语义布局
4. Weakly-supervised Object Representation Learning for Few-shot Semantic Segmentation [C] . Xiaowen Ying, Xin Li, Mooi Choo Chuah IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision . 2021

机译：弱势监督的对象表示学习几次语义分割
5. Weakly-Supervised Semantic Segmentation in the Multi-Class Setting across Different Image Domains [D] . Chan, Lyndon Hin-Cheung. 2020

机译：不同图像域的多级环境中的弱监督语义细分
6. Few-Shot Personalized Saliency Prediction Based on Adaptive Image Selection Considering Object and Visual Attention [O] . Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, 2020

机译：考虑对象和视觉注意的基于自适应图像选择的少量个性化显着性预测
7. Show, Match and Segment: Joint Weakly Supervised Learning of Semantic Matching and Object Co-segmentation [O] . Yun-Chun Chen, Yen-Yu Lin, Ming-Hsuan Yang, 2020

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