【摘 要】
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依据图像级标签位置推断方式的不同,将基于图像级标签的弱监督图像语义分割划分为基于超像素的方法和基于分类网络先验的方法,并分别从各类方法的原理、优缺点、关键环节、主要技术、特征、超像素/候选区域分割方式、种子区域产生方式、网络结构和数据集等方面进行了详细的分析和总结。其次,对基于图像级标签的弱监督图像语义分割常用的数据集和评价指标进行了总结,并对各数据集的特点进行了详细的描述。最后,在MSRC、PA
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依据图像级标签位置推断方式的不同,将基于图像级标签的弱监督图像语义分割划分为基于超像素的方法和基于分类网络先验的方法,并分别从各类方法的原理、优缺点、关键环节、主要技术、特征、超像素/候选区域分割方式、种子区域产生方式、网络结构和数据集等方面进行了详细的分析和总结。其次,对基于图像级标签的弱监督图像语义分割常用的数据集和评价指标进行了总结,并对各数据集的特点进行了详细的描述。最后,在MSRC、PASCAL VOC 2012、MS COCO和Sift Flow数据集上对基于图像级标签的弱监督图像语义分
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