Weakly Supervised Semantic Segmentation with Boundary Exploration论文解读

Weakly Supervised Semantic Segmentation with Boundary Exploration论文解读 摘要：为了在弱监督下获得语义分割，本文提出了一种简单而有效的方法，该方法基于从训练图像中显式探索对象边界以保持。 具体来说，我们通过利用从分割和边界的一致率。具体来讲，利用CNN分类器获得的粗定位映射来合成边界注释，并使用注释来训练本文提出的称为BENet的网

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