Multi-class Token Transformer for Weakly Supervised Semantic Segmentation

This paper proposes a new transformer-based framework to learn class-specific object localization maps as pseudo labels for weakly supervised semantic segmentation (WSSS). Inspired by the fact that the attended regions of the one-class token in the standard vision transformer can be leveraged to for...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) s. 4300 - 4309
Hlavní autoři:	Xu, Lian, Ouyang, Wanli, Bennamoun, Mohammed, Boussaid, Farid, Xu, Dan
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.06.2022
Témata:	Computer vision grouping and shape analysis Location awareness Object detection Pattern recognition Segmentation Semantics Shape Transformers
ISSN:	1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!