when cvpr18 what 本文研究了仅使用图像级标签作为监督来学习图像语义分割网络的问题,这一点很重要,因为它可以显着减少人类的标注工作。最近关于该问题的最新方法首先使用深度分类网络推断每个对象类的稀疏和鉴别区域,然后使用鉴别区域作为监督来训练语义分割网络。在种子区域扩展的传统图像分割方法的启发下,我们提出从鉴别区域开始训练语义分割网络,逐步增加种子区域扩展的像素级监督。种子区域扩
COMPETITIVE HEBBIAN LEARNING AND NEURAL GAS 一些信息: 一般可以把几何形体的拓扑结构看作是完全“柔软”的,因为所有变形(同胚)会保持拓扑结构不变;而把解析几何结构看作是“硬”的,因为整体的结构都是固定的。 induced Delaunay triangulation" has been shown to optimally preser