Oct, 2020

DEAL: 面向语义分割的难度感知主动学习

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TL;DR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。
active learningsemantic segmentationdifficulty-awarepixel-wise probability attention moduleacquisition functions
发现论文，激发创造
  • 主动半监督学习的语义分割

    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

  • 主动半监督表示学习的语义分割

    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

  • 多分类标签查询的语义分割主动学习

    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

  • 图像分割的强化主动学习

    策略是通过使用深度强化学习对语义分割进行主动学习实现的，该方法比最有竞争力的基线数量少约 30％的附加标签数据，提高模型对不足表达类别的分类性能。

    Feb, 2020

  • 基于成熟度感知的层次自适应样本评估的语义分割主动学习

    基于等级方法定义多视图数据分布的成熟度感知分解的主动学习方法 (MADBAL) 在像素级的语义分割中具有显著的性能提升，减轻了训练负担，通过包括不确定性检测模块来感知特征成熟度并持续影响不确定性检测，验证实验证明了其在 Cityscapes 和 PASCAL VOC 数据集上优于现有方法。

    Aug, 2023

  • 边缘引导和类别平衡的主动学习用于航空图像的语义分割

    提出了基于边缘指导的标注单元作为新单元以及对类别不平衡的综合性处理，改进的方法在三个基准数据集上相比最先进方法获得了超过 11.2% 的性能提升，并相比基准模型提高了超过 18.6% 的性能表现，为未来关于航空图像语义分割的主动学习研究建立了公平而强大的基准。

    May, 2024

  • 基于 Discwise 的激活学习用于 LiDAR 语义分割

    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

  • 手术视频分割的相关感知主动学习

    该研究提出了一种基于对比学习的新型主动学习策略 COALSamp，通过将图像投影到经过精调的潜空间，并从视频帧的局部群集中选择一定数量的代表性图像，来改善手术视频分割的模型性能。

    Nov, 2023

  • 利用不确定性和多样抽样的两步主动学习实例分割

    我们提出了一种后期主动学习算法，该算法将基于不确定性的采样与基于多样性的采样相结合，不仅简单易实现，而且在各种数据集上都具有出色的表现，其实际应用在实际的高空图像数据集中增加了五倍的标注效率。

    Sep, 2023

  • 基于主动学习的领域自适应语义分割的类别平衡动态获取

    领域自适应主动学习通过使用不确定性和多样性两个准则与像素级获取策略相结合，有效提高神经网络在标注效率训练中的性能。然而，目前这种方法出现了类别不平衡问题，导致在更大规模的主动学习预算下性能下降。为缓解这一问题，本文提出了一种新型的主动学习方法，即类别平衡动态获取（CBDA），特别适用于高预算情况。通过增加较小类别的训练样本，改进了少数类别的性能，使模型在 5%、10% 和 20% 预算下的 mIoU 分别提高了 0.6、1.7 和 2.4。此外，对少数类别的关注还使最小类别性能分别提高了 0.5、2.9 和 4.6 IoU。最优模型甚至超过了全监督基准模型，表明相较于完整的真实标注，更平衡的标注对模型是有益的。

    Nov, 2023