论文笔记：ICCV2021 3D semantic segmentation using cross-image consensus and inter-voxel

Keywords ：跨图像、弱监督、三维语义分割

Background：

成像技术cryo-ET，即冷冻电子断层扫描。

由于细胞质环境的复杂性以及缺失楔形效应的影响，cryo-ET数据通常受到较低信噪比（SNR）的严重影响。

存在的问题：

（1）cryo-ET图像受到诸如噪声和缺失楔形效应等严重成像限制，这在一定程度上制约了分割精度的提升

（2）现有的弱监督语义分割方法主要依赖于类激活映射（CAM），但CAMs仅能覆盖物体中最具区分性的区域，有时会错误地激活背景区域，这一现象可归纳为欠激活与过度激活的问题。（only cover the most discriminative area of the object and sometimes can incorrectly activate background regions, which can be summarized as under-activation and over-activation problems）

（3）复杂的三维空间结构，其中语义分割需要实现对边界位置的精准预测

解决方案：
提出一种全新的框架，该框架结合了跨图像一致性与体素间的细粒度亲和关系。

为了解决由CAM引起的欠激活与过度激活问题，我们利用同一图像组（即具有相同类别标签的图像）之间的跨图像一致性，以生成更加一