物体分割。我们使用Mask R-CNN [8] 在2D图像中获取物体区域。为了与之前的方法[3, 17, 36]进行公平比较,我们使用了Mask R-CNN的相同结果来进行半监督和无监督设置。对于半监督设置,Mask R-CNN在源领域和目标领域以监督方式进行训练。对于无监督设置,Mask R-CNN仅在源领域进行训练。图像的检测区域调整为192 x 192像素的分辨率,作为教师或学生模型的输入。

翻译 Object Segmentation We use Mask R-CNN 8 to obtain the object area in 2D image We use the identical results of Mask R-CNN for a fair comparison with previous methods 3 17 36 for semi-supervised an

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