本文提出一种新算法，将半监督和主动学习相结合，通过用少量的有标签数据来训练分割算法。我们通过用自我训练方法替换半监督学习的平均教师方法，以处理带有噪声的标签，进一步增强神经网络的能力来查询有用的数据，从而实现了超越现有半监督方法的性能。在 CamVid 和 CityScapes 数据集上评估我们的方法，仅使用了 12.1% 和 15.1% 的标签数据，分别实现了 95% 以上的准确率。

Oct, 2022

提出了通过结合主动学习和半监督学习来减少标注样本数量的新算法，应用于语义分割任务取得了优异的成果。

Mar, 2022

本文介绍了基于深度强化学习的主动学习框架，旨在最大限度地提高医学影像分类器性能，同时减少对数据采集和标记所需的时间和专业知识。该框架通过修改深度 - Q 网络公式，基于几何参数在分类器的潜在空间中挑选数据，实现了高准确性的多类别分类。同时，我们还将该框架应用于两个医学图像数据集，并与标准查询策略以及最新的基于强化学习的主动学习方法进行了比较。

Jun, 2022

该论文提出了一种新的语义分割主动学习方法，通过新的注释查询设计获取信息丰富的局部图像区域，使用多类别标注策略进行训练，解决了类别不确定性问题，最终在 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了优越的性能并降低了注释成本。

Sep, 2023

本文研究了具体化视觉主动学习任务，该任务通过选择性的视野请求注释来探索三维环境，以获取场景理解，我们通过开发一系列智能体来研究具体化视觉主动学习，其中智能体配备语义分割网络，并使用深度强化学习以及奖励函数平衡任务性能和必要注释数据请求，得到了可靠的结果。

Dec, 2020

本研究提出了一种循环注意强化学习框架，通过迭代地发现一系列关注和信息区域，以及进一步预测这些区域中的标签得分，从而实现多标签图像识别。

Dec, 2017

使用自适应地图规划的半监督主动学习方法，结合高质量的人工标签和自动提取的伪标签，显著降低人工标注的需求，从而在减少人工标注工作量的同时，达到接近全监督方法的分割性能，超过自监督方法。

Dec, 2023

该论文提出了一个基于难度感知的主动学习网络（DEAL），通过引入像素级概率注意力模块和两个获取函数来学习不同语义区域的难度得分，并在语义分割基准测试中取得了最新的主动学习性能，并特别提高了难语义区域的性能。

Oct, 2020

本文研究 LiDAR 数据获取、语义分割的主题，提出了基于主动学习的方法，包括顺序标注和半监督学习，以提高标注效率和性能。

Sep, 2023

通过卫星图像的语义分割进行遥感技术研究，有利于了解和利用地球表面。本文提出一种低成本的标记方法，通过众包或预训练网络标记图像，并利用主动学习策略在第二步精细化标注图像。实验结果表明，对语义分割网络进行主动标注精化能够提高性能。

Sep, 2023