Jun, 2019

半监督语义分割需要强大和多样化的扰动

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TL;DR在分析语义分割问题时，我们发现其分布没有展现出低密度区域，并将其作为解释半监督分割为何是具有挑战性的问题的原因，然后找到增强选择作为获得可靠性性能的关键，并发现这些改进后的 CutOut 和 CutMix 增强技术在标准数据集中提供了最先进的半监督语义分割结果。
consistency regularizationsemi-supervised classificationsemantic segmentationaugmentation techniqueslow-density regions
发现论文，激发创造
  • 半监督学习的对比正则化

    本文中提出的聚类特征对比正则化方法在半监督学习中取得了最先进的结果，通过聚类伪标签的归属特征来更新模型，以便更有效地将标记信息传播到更多未标记样本。

    Jan, 2022

  • 一种极其简单的一致性正则化半监督医学图像分割方法

    本文提出了一种新颖的正则化策略，包括基于插值的混合策略，以此来解决医学图像分割任务中像素级注释不足的普遍问题。实验证明该方法比现有的半监督模型更具优越性，且不需要额外的计算。

    Feb, 2022

  • 带交叉一致性训练的半监督语义分割

    本文提出了一种新型的基于交叉一致性的半监督语义分割方法，其中共享编码器和主解码器进行有监督训练，利用无标签数据来提高编码器的表示，该方法简单易懂，并且在多个数据集上实现了最先进的结果。

    Mar, 2020

  • 探索自监督正则化在监督学习和半监督学习中的应用

    本文介绍了一种基于自监督正则化的半监督学习方法，其中利用了大量未标记数据来提高模型的性能，并且可以有效地应用于图像分类任务中，不需要任何补充的超参数进行调整。实验结果表明，该方法优于传统的监督和半监督学习方法。

    Jun, 2019

  • 半监督语义分割的结构一致性损失

    本论文提出一种结构相似性损失函数，旨在解决现有研究中半监督语义分割问题中的不足，该方法在 Cityscapes 数据集上获得了最好的结果，实现了在像素级语义标签任务中的第一名。

    Jan, 2020

  • 图像到图像转换的半监督范式 —— 变换一致性正则化

    本研究提出了一种基于几何变换的一致性约束正则化半监督图像翻译算法，在图像着色、去噪和超分辨率等数据敏感任务中，表现出仅需约 10-20% 有标注样本数量就能与标注样本量一样优秀的表现，同时可在视频处理任务中大幅提升质量。

    Jul, 2020

  • 基于增强的一致性正则化分类

    本文提出了一种基于数据增强的一致性正则化框架 CR-Aug，利用停止梯度操作来提高支持向量器的泛化能力，并表明 CR-Aug 的效果显著优于基线方法。

    May, 2022

  • 医学图像半监督分割中的变换一致自组织模型

    本文提出一种半监督方法用于医学图像分割。该方法包括深度学习、正则化、自举等关键技术，并在多个医学图像数据集上进行了验证和表现优于其他方法。

    Feb, 2019

  • 半监督三维实例分割的实例一致性正则化

    提出了一种新的自我训练网络 InsTeacher3D，用于从无标签数据中探索和利用纯实例知识，通过实例一致性正则化实现半监督的 3D 实例分割，结果显示 InsTeacher3D 明显优于先前最先进的半监督方法。

    Jun, 2024

  • 半监督语义分割遇到遮蔽建模：保真细粒度地域学习在一致性规范化中的重要性

    通过提出一种新的框架，即 MaskMatch，并应用多尺度集成策略，实现了对半监督语义分割任务中细粒度局部语义的更好感知和更准确的分割。

    Dec, 2023