论文提出了一种面向图像级标签的弱监督语义分割的激活值调制和重校准方案。该方法利用注意力调制模块挖掘面向分割任务的目标区域，通过补偿分支产生的CAM图校准基准的响应图，得到图像的伪标签，该方法在PASCAL VOC2012数据集上获得了SOTA性能。

图像级弱监督语义分割（WSSS）是一项基本但极具挑战性的计算机视觉任务，该任务有助于促进场景理解和自动驾驶领域的发展。现有的技术大多采用基于分类的类激活图（CAM）作为初始的伪标签，这些伪标签往往集中在有判别性的图像区域，缺乏针对于分割任务的定制化特征。

为了解决上述问题，字节跳动 - 智能创作团队提出了一种即插即用的激活值调制和重校准（Activation Modulation and Recalibration 简称 AMR）模块来生成面向分割任务的 CAM，大量的实验表明，AMR 不仅在 PASCAL VOC 2012 数据集上获得最先进的性能。实验表明，AMR 是即插即用的，可以作为其他先进方法的子模块来提高性能。论文已入选机器学习顶级论文 AAAI2022，相关代码即将开源。

论文链接：https://www.zhuanzhi.ai/paper/3dc03cacb03652e24ac236ffe99f8473

GitHub 链接：https://github.com/jieqin-ai/AMR