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- Overview
- Prerequisite
- Usage (PASCAL VOC)
- Usage (MS COCO)
- Acknowledgment
The official code of CVPR 2022 paper (Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation). arXiv
•Python 3.6, PyTorch 1.9, and others in environment.yml
•You can create the environment from environment.yml file
Step 1. Prepare dataset.
•Download PASCAL VOC 2012 devkit from official website. Download. •You need to specify the path ('voc12_root') of your downloaded devkit in the following steps.
Step 2. Train ReCAM and generate seeds.
•Please specify a workspace to save the model and logs.
Step 4. Train semantic segmentation network.
To train DeepLab-v2, we refer to deeplab-pytorch. We use the ImageNet pre-trained model for DeepLabV2 provided by AdvCAM. Please replace the groundtruth masks with generated pseudo masks.
Step 1. Prepare dataset.
•Download MS COCO images from the official COCO website. •Generate mask from annotations (annToMask.py file in ./mscoco/). •Download MS COCO image-level labels from here and put them in ./mscoco/
Step 2. Train ReCAM and generate seeds.
•Please specify a workspace to save the model and logs.
Step 4. Train semantic segmentation network.
•The same as PASCAL VOC.
This code is borrowed from IRN and AdvCAM, thanks Jiwoon and Jungbeom.
Recam é uma iniciativa da RECAM para promover a produção e a circulação de cinema regional no Mercosul. A plataforma oferece filmes com recursos de acessibilidade audiovisual e abre espaço para obras que não têm.
Nos dias 22 e 23 de setembro, foi realizada a 41ª Reunião Especializada de Autoridades Cinematográficas e Audiovisuais do Mercosul (RECAM), na cidade de Florianópolis, Brasil, como parte do 27º Festival Internacional de Cinema Florianópolis Audiovisual Mercosul - FAM 2023.
