此外，通过特征的质心(粉色星形)激活每个图像上的特征，有助于探索更完整的区域(见图1所示的image-specific CAM (IS-CAM))。一种直接获取种子的方法是经验地为CAM选择阈值，但由于对象和场景的多样性，很难对不同的图像使用固定的阈值。然而，由于图像的对象和场景的多样性，学习每个类的通用类内鉴别器是相当棘手的。图3显示了所选的前景和背景示例所提出的方法。与以分类器权重为类中心计算

图像处理 Random Walks分割——基于随机游走的图像分割算法