因为我们现在很饿，完全的饿，包纳了所有的食物与面包屑。一个人正在喝酒，眼睛却占有了牛奶。一个人正缓缓地喝着奶，却感觉得到另一个人在喝的酒。

Porque agora estávamos com fome, fome inteira que abrigava o todo e as migalhas. Quem bebia vinho, com os olhos tomava conta do leite. Quem lento bebeu o leite, sentiu o vinho que o outro bebia.

[巴] 克拉丽斯·李斯佩克朵《隐秘的幸福》闵雪飞丨译

Vamos falar sobre Douluo!Camarão para identificar o número Da conta oficial, Azul V que é, o resto não.Se há um camarão Perdido Na porta errada por um tempo, se apresse e volte. Estamos esperando por vocêVamos falar sobre Douluo!Camarão para identificar o número Da conta oficial, Azul V que é, o resto não.Se há um camarão Perdido Na porta errada por um tempo, se apresse e volte. Estamos esperando por você

#NeurIPS 2020# 今日#论文#推荐 [小黄人高兴]：
Causal Intervention for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
作者提出了一种因果推理框架来改善弱监督语义分割（WSSS）。具体来说，作者的目标是仅使用图像级标签来生成更好的像素级伪掩码，这是WSSS中最关键的一步。
作者将伪蒙版边界不明确的原因归因于混淆的上下文，例如，“马”和“人”的正确图像级别分类可能不仅是由于每个实例的识别，还可能是由于它们的共现上下文，使得模型检查（例如CAM）难以区分边界。受此启发，作者提出了一种结构上的因果模型来分析图像、上下文和类标签之间的因果关系。在此基础上，作者开发了一种新方法：上下文调整（CONTA），以消除图像级分类中的混杂偏差，从而为后续的分割模型提供更好的伪蒙版作为真实性。
在PASCAL VOC 2012和MS-COCO上，结果表明CONTA将各种流行的WSSS方法提升到了新的先进水平。
论文链接：https://t.cn/A6bueM0L