Beyond Semantic to Instance Segmentation论文解析

发布时间：2024年01月21日

比较让人难以理解的就是Self-Refinement

文章解决了2个问题，①Semantic drift problem 语义漂移，就是实例丢失，因为我只选择了one peak in one semantic region作为实例区域，把其它区域统统划分为背景，这个问题是只有这篇论文才有的，不是通用的问题——提出用instance-aware guidance解决，然后Self-Refinement；②通用的问题：借助了传统proposal

对于Self-Refinement

we propose the self-supervised instance label refinement method that converts false-negatives in the pseudo labels to true-positives by a self-supervised manner and reflects them to the training in an online manner.
文章来源:https://blog.csdn.net/jingtingxu369/article/details/135726894
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