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SSA: semantic structure aware inference on CNN networks for weakly pixel-wise dense predictions without cost

Frontiers of Computer Science 2025年第2期19卷 1-10页

作者： Yanpeng SUN Zechao LI School of Computer Science and Engineering Nanjing University of Science and TechnologyNanjing 210014China

The pixel-wise dense prediction tasks based on weakly supervisions currently use Class Attention Maps(CAMs)to generate pseudo masks as ***,existing methods often incorporate trainable modules to expand the immature class activation maps,which can result in significant computational overhead and complicate the training *** this work,we investigate the semantic structure information concealed within the CNN network,and propose a semantic structure aware inference(SSA)method that utilizes this information to obtain high-quality CAM without any additional training ***,the semantic structure modeling module(SSM)is first proposed to generate the classagnostic semantic correlation representation,where each item denotes the affinity degree between one category of objects and all the ***,the immature CAM are refined through a dot product operation that utilizes semantic structure ***,the polished CAMs from different backbone stages are fused as the *** advantage of SSA lies in its parameter-free nature and the absence of additional training costs,which makes it suitable for various weakly supervised pixel-dense prediction *** conducted extensive experiments on weakly supervised object localization and weakly supervised semantic segmentation,and the results confirm the effectiveness of SSA.

关键词： class attention maps semantic structure weaklysupervised object localization weakly-supervised semantic segmentation

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