Weakly-Supervised
Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
Learning Action Completeness from Points for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述
1.针对的问题 在弱监督时序动作定位领域提出了一些帧监督的方法，但是由于标签稀疏性，现有的工作无法学习动作的完整性，动作预测零碎，导致在高IoU阈值的情况下表现较差。作者试图通过生成密集的伪标签，为模型提供完整性指导。 2.主要贡献 •引入了一个新的框架，其中生成了密集的最优序列，以在点监督设置下为 ......