Revisiting-Dilated-Convolution-A-Simple-Approach-for-Weakly-and-Semi-Supervised

when 魏云超组的18年 cvpr spot who 弱监督语义分割问题的新方法，用扩张卷积得到注意力图，可能能够在GAIN的大框架上面修改 why 提出 尽管弱监督分割方法取得了显着的进步，但仍然不如全监督的方法。我们认为性能差距主要来自他们学习从图像级监督产生高质量密集对象定位图的限制。 为了弥补这种差距，我们重新审视了空洞卷积[1]并揭示了如何以一种新颖的方式利用它来有效地克服弱监督分割方

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