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弱监督条件下的图像语义分割的研究获中国图象图形学学会科学技术奖一等奖

训练数据的不足或缺失已经成为制约图像语义分割发展的关键因素之一。本项目从弱监督学习入手，着重研究了如何利用大量容易获取的监督信息（如：图像标签）来完成更加复杂的图像语义分割任务，提出了弱监督条件下的新型计算模式，突破了传统全监督语义分割算法依赖人工像素级标注的瓶颈，形成了一系列弱监督学习在语义分割方向上的理论与解决方案，有效解决了未来视觉识别相关任务中标注数据难以获取的系列难题。核心论文发表在本领域重要刊物和会议，并得到了牛津大学、加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、伊利诺伊大学香槟分校等美国顶尖高校及Google、IBM 、腾讯等一流研究机构的关注和引用，并获得到了国际知名学者的高度评价，显著推动了我国在弱监督语义分割领域的研究进展。北京交通大学成果完成人包括赵耀、魏云超。