【論文總結】weakly- and semi-supervised learning of a DCNN for semantic Image Segmentation

一、概述       這篇文章研究瞭如何從弱註釋的訓練數據（如邊界框或圖像級標籤）或少量強標記圖像和許多弱標記圖像的組合中學習DCNN用於語義圖像分割的問題，在弱超監督和半監督條件下提出了期望最大化（EM）方法。 代碼：https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public（caffe框架） 二、研究內容及方法       文章將焦點放在用弱標籤訓練調參上，所以訓

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