科研动态核算机学院研讨生在我国核算机学会CCFA类会议宣告最新...(082700核科学与技术)

原标题：科研动态｜核算机学院研讨生在我国核算机学会ccf a类会议宣告最新研讨作用



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科研动态

近期，人工智能领域世界学术会议ijcai 2023（我国核算机学会ccf a类会议）于8月19日至8月25日在我国澳门举办，上海大学核算机工程与科学学院李晓强课题组的研讨作用“hierarchical semantic contrast for weakly su

pervised semantic segmentation”被该会议接录入用，并在大会进行口头陈述。ijcai全称世界人工智能联合会议（international joint conference on artificial intelligence），该会议是是世界人工智能界最有影响力和声威性的盛会之一，在世界规模内每年举办一次，本届会议选用率约为15%。

该研讨作业遭到上海市科委人工智能要点项目撑持，核算机工程与科学学院2022级硕士研讨生吴远尘为论文第一作者，李晓强副教授为仅有通讯作者。

弱监督语义切割，是一项旨在将图像中的不一样物体或区域进行精切当割的核算机视觉使命。与传统的监督学习不一样，弱监督语义切割不需要精确的像素级标示，而是经过运用弱标签来结束模型练习。这一使命的要害应战在于如何从弱标签中获取精确的切割成果。研讨人员一般使用标签围住框、图像级标签或点级标签等信息，来引导切割模型的练习进程。弱监督语义切割技能可以有用减轻像素级数据标示本钱高昂的疑问，在医学图像分析、主动驾御、环境监测等领域具有广泛使用潜力。该作业运用像素等级的弱标签结束语义切割使命。



图1 | 切割方针的不一样语义层次

根据像素等级的弱标签的弱监督语义切割常见做法是使用类激活图（class activation map）来世成伪像素级标签，然后用这些标签来练习切割模型。可是，cam一般只能掩盖物体的最显着区域，或许激活一些无关区域，影响了切割功能。为了改进cam的质量，作者认为切割方针的语义包括多个层次，在不一样的语义层次前进行语义比照有助于模型学习到非常好的方针方法了解。因而，团队提出了一种新的办法，称为层次语义比照（hierarchical semantic contrast），它使用比照学?嘉圆灰谎愦蔚挠镆辶缃薪＃缓笫鼓Ｐ涂梢匝案康挠镆骞婊⑸筛返腸am。hsc触及三个层次的语义比照，即感快乐喜爱区域（roi）层次，品种层次，和像素层次。hsc还选用了穿插监督和动量原型学习来前进语义共同性和丰厚性。



图2 | 根据层次语义比照的cam生成规划

作者在pascal voc 2012数据集上对提出的办法进行查验，层次语义比照规划生成cam伪标签练习切割模型（deeplab aspp），究竟在查验集上完成了74.5%的miou，创造了新的根据图像标示的弱监督语义切割功能记载（sota）。与其他比照办法比较，作者的办法在目标无缺性和鸿沟精度方面有显着的前进，可视化成果标明提出的办法在简略和凌乱场景下都体现杰出。



图3 | 不一样办法在pascal voc 2012 验证集及查验集功能比照

图4 | 究竟切割成果

这些年，核算机学院研讨生人才培育作业正逐步深化专业领域前沿，一些高质量科研作用正在不缎历出。这些作用将为核算机学院学科缔造、研讨生培育起到重要的支撑作用。

论文联接：

https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0171.pdf

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