摘要
仅使用图像级标签的弱监督语义分割可以节省大量的人力来标注像素级标签。现有的前沿方法依赖于各种创新的约束条件和启发式规则来为每张图像生成掩码。尽管这些方法已经取得了显著进展，但它们独立处理每张图像，而没有考虑不同图像之间的关系。然而，在本文中，我们认为跨图像关系对于弱监督分割至关重要。因为这种关系连接了不同图像中的相关区域，使得补充表示可以在这些区域之间传播，从而获得更加一致和完整的区域。为了利用这一信息，我们提出了一种端到端的跨图像亲和模块，该模块仅使用图像级标签即可挖掘像素级的跨图像关系。通过这种方法，我们的模型在Pascal VOC 2012验证集和测试集上分别达到了64.3%和65.3%的mIoU（平均交并比），这是仅使用图像级标签进行弱监督语义分割的新最先进结果，证明了我们方法的优势。