Bottom-up top-down cues for weakly-supervised semantic segmentation
We consider the task of learning a classifier for semantic segmentation using weak supervision in the form of image labels specifying objects present in the image. Our method uses deep convolutional neural networks (cnns) and adopts an Expectation-Maximization (EM) based approach. We focus on the fo...
Автори: | Hou, Q, Massiceti, D, Dokania, P, Wei, Y, Cheng, M, Torr, P |
---|---|
Формат: | Conference item |
Опубліковано: |
Springer, Cham
2018
|
Схожі ресурси
-
OBJCUT: efficient segmentation using top-down and bottom-up cues.
за авторством: Kumar, M, та інші
Опубліковано: (2010) -
OBJCUT: efficient segmentation using top-down and bottom-up cues
за авторством: Kumar, MP, та інші
Опубліковано: (2009) -
Discovering class-specific pixels for weakly-supervised semantic segmentation
за авторством: Chaudhry, A, та інші
Опубліковано: (2017) -
Exploring bottom-up and top-down cues with attentive learning for webly supervised object detection
за авторством: Wu, Zhonghua, та інші
Опубліковано: (2020) -
Bottom-up or top-down?
за авторством: Johansen-Berg, H
Опубліковано: (2001)