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图像语义分割致力于将图像中的内容识别出来,即识别出图像中每个位置像素的类别。基于全卷积神经网络的语义分割方法取得了良好的进展,然而这种方法需要大量的且极其耗时的像素级别的标注,为了解决这个问题,基于弱监督和半监督的研究逐渐受到关注。在目前的弱监督和半监督算法中,大部分使用基于手工设计的算法来生成图像区域建议,没有充分利用图像的边界框标注信息。针对这个问题,本文提出了基于学习的弱监督和半监督图像语义分割算法。在全卷积分割网络基础上,利用边界框标注信息,学习出一个通用的图像二元分割模型,再生成图像区域建