ICCVDec, 2020

对比学习用于标签少的语义分割

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TL;DR本文提出了一种基于对比度学习的语义分割训练策略，使用像素级和标签基础对比损失的方法，能够在减少标记数据的情况下提高性能，并通过 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集的实验证明了该方法的有效性。
发现论文，激发创造
  • 像素对比一致性半监督语义分割

    提出一种新型半监督语义分割方法，结合像素级 L2 损失和像素对比损失以实现两个分割模型规则：图像增强之间的标签空间一致性性质和不同像素之间的特征空间对比性质，采用 DeepLab-v3+ 结构和多个数据集进行了广泛的实验，表现出最先进的性能。

    Aug, 2021

  • 探索跨图像像素对比用于语义分割

    提出了一个利用对比学习实现像素级别度量学习的语义分割框架，能够从全局上探索标记像素的结构，并在多个数据集上带来了显著的性能改进。

    Jan, 2021

  • 利用先验网络知识学习弱监督语义分割

    本文介绍了一种使用图像标签进行弱监督语义分割的模型，利用图像标注作为注意机制来识别图像中的语义区域，并描述了如何将此掩模生成策略纳入完全端到端可训练的过程中，其中网络同时学习对图像进行分类和分割，实验表明，利用生成的类特定掩模可以超越只使用图像标记的最新弱监督语义分割方法甚至某些利用额外监督或训练数据的模型。

    Apr, 2018

  • 自监督视觉预训练的密集对比学习

    本文介绍了一种基于像素的密集自监督学习方法，通过考虑局部特征之间的对应关系，实现了对密集预测任务的有效优化，包括物体检测，语义分割和实例分割。与基线方法 MoCo-v2 相比，该方法仅引入了微不足道的计算开销，但表现出了更好的性能。

    Nov, 2020

  • 自适应对比学习在半监督医学图像分割中的应用 —— 基于元标签方法

    本文提出了一种利用元标签注释的对比学习方法，用于医学影像分割中模型表现的优化。模型在预训练和半监督训练中使用元标签注释，并采用自适应学习方法消除噪声标签，实验结果表明这种方法在几个数据集下表现优异。

    Jul, 2021

  • 多层非对称对比学习用于医学图像分割预训练

    提出了一种名为 JCL 的新型不对称对比学习框架，用于医学图像分割的自监督预训练，多级对比损失设计确保了编码器和解码器在预训练期间可以学习到多级表示，实验证明该框架优于现有的对比学习策略。

    Sep, 2023

  • 语义分割的复制 - 粘贴对比预训练 (CP2)

    本文提出了一种名为 CP2 的逐像素对比学习方法，既有利于图片及像素级别的表征学习，也适用于下游的密集预测任务，经实验证明其提高了语义分割的性能表现。

    Mar, 2022

  • 基于位置的对比学习用于体积医学图像分割

    文章提出了一种基于位置的对比学习 (PCL) 框架，用于从未标记的医学图像数据中生成对比数据对，以改善在医学图像分割中存在的假阴性对的问题，并在 CT 和 MRI 数据集上得到了实验验证。

    Jun, 2021

  • 多尺度和跨尺度对比学习用于语义分割

    本研究考虑应用监督对比学习提高语义分割中多尺度特征的判别能力，并通过有效的采样过程与跨尺度对比学习方法进一步提高模型性能。

    Mar, 2022

  • 有限标注医学图像分割的全局和局部特征的对比学习

    本文介绍了一种利用自监督学习和对比学习实现的影像分割技术，该技术可以在大量没有标注数据的情况下学习，并且在三个磁共振成像数据集上验证了其有效性。

    Jun, 2020