CVPR 2024 | 让模型关注你想要的任何属性！Monash MMAI提出弱监督语义分割方法CPAL

本文分享论文Hunting Attributes：Context Prototype-Aware Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation，一种基于上下文原型感知学习（CPAL）的弱监督语义分割方法，旨在通过缓解实例与上下文之间的知识偏差来改善类激活图的完整性。本工作由Monash Medical AI Group （MMAI）提出。Monash MMAI是由Zongyuan Ge（戈宗元）副教授带领，研究方向包括但不限于医学影像处理，医学人工智能。MMAI目前已在JAMA，柳叶刀子刊，Nature子刊，NeurIPs， MICCAI及CVPR等顶级学术会议上发表数篇工作。论文题目：Hunting Attributes: Context Prototype-Aware Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.07630代码链接：https://github.com/Barrett-python/CPAL一、 摘要CPAL方法通过上下文感知地捕捉对象特征的细微差异来深化对实例的理解，这一过程得益于对上下文信息的精妙利用。它不仅仅关 ………………………………