SLAMs: Semantic Learning based Activation Map for Weakly Supervised Semantic Segmentation

要約

最近の主流の弱い教師ありセマンティック セグメンテーション (WSSS) アプローチは、主に画像レベルの分類学習に依存しており、表現能力が限られています。
この論文では、WSSS 用に SLAM (Semantic Learning based Activation Map) と名付けられた新しい意味学習ベースのフレームワークを提案します。

要約(オリジナル)

Recent mainstream weakly-supervised semantic segmentation (WSSS) approaches mainly relies on image-level classification learning, which has limited representation capacity. In this paper, we propose a novel semantic learning based framework, named SLAMs (Semantic Learning based Activation Map), for WSSS.

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