复现 PSA 弱监督语义分割算法

弱监督语义分割一般都有三个步骤：

• 训练分类网络利用分类网络得到伪标签
• 细化伪标签（较通用的即为本文的PSA）
• 利用伪标签训练的分类模型

一般的设置是：

• 数据集：
  • 使用VOC 2012 Aug为训练集，共 10582 张图像；
  • 使用 VOC 2012 test 作为测试集，共 1449 张图像
• 网络：
  • 分类网络：VGG-16、ResNet-101、ResNet38d
  • 分割网络：DeepLabv1、DeepLabv2
  • DeepLab V1
    • Paper: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs.
    • code: https://github.com/wangleihitcs/DeepLab-V1-PyTorch
  • DeepLab V2
    • Paper: Deeplab: Semantic image segmentationwith deep convolutional nets, atrous convolution, and fullyconnected crfs.（DeepLab V2）
    • code: https://github.com/kazuto1011/deeplab-pytorch

参考资料

• https://sh-tsang.medium.com/resnet-38-wider-or-deeper-resnet-image-classification-semantic-segmentation-f297f2f73437
• Wu, Zifeng, Chunhua Shen, and Anton Van Den Hengel. "Wider or deeper: Revisiting the resnet model for visual recognition." Pattern Recognition 90 (2019): 119-133.