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Causal Intervention for Weakly Supervised Semantic Segmentation

前導知識

CAM(Class Activation Map)
了解一個執行圖像分類任務的 CNN 在它自身的網路裡是因為看重照片中的哪一個區域

https://medium.com/ai-academy-taiwan/了解-cnn-關注的區域-cam-與-grad-cam-的介紹分享-2206dd1017c8

因果推論和干預

從這個例子來看，會有性別服藥比例不同的混雜因子存在
這個時候就要發動因果干預，後門準則

• 後門準則 满足：
  • Z中没有X的後代節點。
  • 以Z为條件阻斷所有X和Y之間的後門路徑，Z满足關於(X,Y)的後門準則

https://blog.csdn.net/ms961516792/article/details/115872083

Introduction

動機:Segmentation標註非常耗人力，希望從week label(Bounding Box、Scribble、Point、Image-level class label)

• pipeline
  

但是只用Image-level class label去推 pseudo-Mask通常是很不準的

那要怎麼做到 P(sofa∣do(X)) ??

Method

X: input image
C: class-specific average mask
M: imagespecific representation using the contextual from C
Y: labels

Experiments