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摘要:弱监督语义分割是一个具有挑战性的任务,因为没有像素级的标签信息可供训练.最近的方法利用分类网络,通过选择响应强的区域来定位目标.虽然这样的响应图提供了稀疏的信息,但是在自然图像中,像素之间存在着很强的成对关系,可以用来将稀疏映射传播到更密集的图像中.本文提出了一种迭代算法来学习这种成对关系,它由两个分支组成:一元分割网络学习每个像素的标记概率;一对相似网络学习亲和矩阵并提炼由一元网络生成的概率图.然后将成对网络的细化结果作为监督,对一元网络进行训练,迭代进行,逐步获得更好的分割结果.为了在不需要精确标注的情况下学习可靠的像素亲和力,我们还提出了挖掘置信区域的方法.我们证明了迭代训练这个框架相当于优化一个收敛到局部极小的能量函数.在PASCAL voc2012和COCO数据集上的实验结果表明,该算法与现有的方法相比具有良好的性能.
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