Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Weakly-Supervised Semantic Segmentation

10-shot image generation › Semantic Segmentation › Weakly-Supervised Semantic Segmentation 182 평가 기록 10 datasets

The semantic segmentation task is to assign a label from a label set to each pixel in an image. In the case of fully supervised setting, the dataset consists of images and their corresponding pixel-level class-specific annotations (expensive pixel-level annotations). However, in the weakly-supervised setting, the dataset consists of images and corresponding annotations that are relatively easy to obtain, such as tags/labels of objects present in the image.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Weakly-Supervised Semantic Segmentation Network with Deep Seeded Region Growing )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
SemPLeS (Swin-L)
Mean IoU: 83.4
논문 코드
SemPLeS (Swin-L)
Mean IoU: 82.9
논문 코드
DHR (Swin-L, Mask2Former)
mIoU: 56.8
논문 코드
FMA-WSSS
Mean IoU: 80.4
논문 코드
DHR (Swin-L, Mask2Former)
mIoU: 32.9
논문 코드
DHR (Swin-L, Mask2Former)
mIoU: 37.4
논문 코드
CARB
mIoU: 51.8
논문 코드
CARB
mIoU: 52.1
논문 코드
DHR (Swin-L, Mask2Former)
mIoU: 53.6
논문 코드
Yair
0..5sec: Gg
논문 -

데이터셋

10개

논문

라이브러리

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