Adversarial Learning for Semi-supervised Semantic Segmentation

  • 目標(biāo)：利用對(duì)抗學(xué)習(xí)解決半監(jiān)督語(yǔ)義分割問(wèn)題

  • 方法：通過(guò)融合對(duì)抗學(xué)習(xí)損失和分割交叉熵?fù)p失，提升語(yǔ)義分割的精度（詳見(jiàn)code）

    • 生成模型為任意語(yǔ)義分割模型
    • 判別模型基于FCN，輸入 為真實(shí)分割標(biāo)簽或通過(guò)分割模型產(chǎn)生的分割結(jié)果轩褐，輸出為單通道特征圖，特征圖上的每個(gè)像素值表明該像素是否來(lái)自真實(shí)標(biāo)簽
    • 帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)回傳對(duì)抗學(xué)習(xí)損失和交叉熵?fù)p失
    • 判別器網(wǎng)絡(luò)只用帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練
    • 不帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)只用于訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)，即生成器網(wǎng)絡(luò)

    • 不帶標(biāo)數(shù)據(jù)生成的mask經(jīng)過(guò)判別器后生成一張置信度圖鹰服，該圖可用來(lái)評(píng)價(jià)mask的質(zhì)量，進(jìn)一步mask可得作為一個(gè)部分可信的分割監(jiān)督信號(hào)揽咕，用來(lái)訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)悲酷。簡(jiǎn)而言之，不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)也可以回傳一個(gè)交叉熵?fù)p失


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  • 結(jié)果：


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