Learning Integral Objects with Intra-Class Discriminator for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

本文主要是介绍Learning Integral Objects with Intra-Class Discriminator for Weakly-Supervised Semantic Segmentation,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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When the number of class is n, the number of this method is 2n. As the photo show. Every class separated to foreground and background.
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Q1: The ‘C’ on this photo means the number of class? If do, why it must be it?
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Q2: As w is a vector, is f a c dimensional vector?

The theory is the value of foreground and background is distinguished on feature map. ‘w’ can transform feature vector of each pixel to a score represent binary class. We name this score S.
S ′ S' S just make fg part to positive and bg to negative.
S ′ ′ S'' S were learnt by optimize followed equation.
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where S ′ ′ S'' S is the final score

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