CVPRJun, 2021

具有方向感知一致性的半监督语义分割

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TL;DR本研究提出了一种半监督语义分割方法，通过维护不同场景下相同特征的一致性，设计了方向反转损失函数并使用了两种样本筛选策略，该方法在图像级注释下有效地提高了半监督语义分割的性能。
semantic segmentationsemi-supervised learningcontext-aware consistencydirectional contrastive lossimage-level annotations
发现论文，激发创造
  • 高低层次一致性半监督语义分割

    文章提出了一种利用一些有限的像素注释数据和一些无标签数据进行半监督语义分割的方法，并在 PASCAL VOC 2012，PASCAL-Context，和 Cityscapes 数据集上实现了最新的半监督学习的最佳性能。

    Aug, 2019

  • 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

  • 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

  • 通用半监督语义分割

    本文提出了一种通用的半监督语义分割框架，旨在在各种应用领域实现更低的注释和部署成本，并通过像素感知熵正则化的特征对齐目标来最小化有监督以及无监督损失，以实现在多个领域中都能使用单一模型，利用少量标记实现性能提升，同时可以处理不同领域的标签空间不同的问题。

    Nov, 2018

  • 半监督点云语义分割的引导点对比学习

    本文介绍了一种半监督点云语义分割方法，使用伪标签指导其损失函数，并提出了一种基于对比损失的方法来增强特征表示和模型的泛化能力。实验证明，该方法在三个数据集上都可以有效地提高预测质量。

    Oct, 2021

  • 半监督医学图像分割的对角线分层一致性学习

    通过使用对角层次一致性（DiHC-Net）的鲁棒半监督医学图像分割新框架，实现了几乎达到人类水平的临床应用中的医学图像分割结果，且在公开的左心房（LA）数据集上表现优于以往的方法。

    Nov, 2023

  • 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

  • 半监督医学图像分割中的自我感知和跨样本原型学习

    本文提出了 SCP-Net 方法，利用多个输入源提高一致性学习中预测的多样性，结合半监督方法和自我感知一致性学习方法，提高伪标签的紧致性和可靠性。实验表明，SCP-Net 可以优于其他半监督分割方法，相比于有限的有监督训练，可以显著提高性能。

    May, 2023

  • 区域级别的对比一致性学习用于半监督语义分割

    本文提出了基于区域级别对比和一致性学习框架 (RC^2L) 的半监督语义分割方法，通过引入区域级别损失，包括 Region Mask Contrastive (RMC) 损失、Region Feature Contrastive (RFC) 损失、Region Class Consistency (RCC) 损失和 Semantic Mask Consistency (SMC) 损失，实现了更好的稳定性和性能。在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集上的实验结果表明，所提出的方法优于现有最先进方法。

    Apr, 2022

  • 动态上下文对应网络（DCN）用于语义对齐

    该论文提出了一种名为 DCCNet 的动态上下文对应网络，通过引入注意力机制，整合了多种语义线索，对计算机视觉中语义对应问题进行了改进，并在多个数据集上验证了该方法的有效性。

    Sep, 2019