AAAIDec, 2021

基于参考的医学语义分割伪标签生成

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TL;DR提出了一种半监督分割的新方法，使用少量标记数据和对未标记图片与参考像素匹配的方式生成分割标记，可以减少标记工作量，提高现有方法的性能和鲁棒性。
semi-supervised semantic segmentationlabeled imagesreference-guided learning paradigmmedical imaging applicationsvisualization
发现论文，激发创造
  • 基于伪标签的半监督语义分割综述

    半监督语义分割领域伪标签方法的综述，从不同角度分类并介绍了特定应用领域的具体方法，还探讨了伪标签技术在医学图像分割中的应用，并提出了一些可行的未来研究方向来解决现有挑战。

    Mar, 2024

  • 利用固定和动态伪标签进行半监督医学图像分割

    利用多个伪标签进行半监督医学图像分割，可以提高模型性能和泛化能力。验证结果显示，这种新方法在几个医学图像数据集上的表现明显优于现有方法。

    May, 2024

  • 每个注释都很重要：医学图像分割的多标签深度监督

    本文提出了一种半弱监督分割算法，基于新的深度监督学习方法和学生 - 教师模型，结合各种监督信号以实现易于集成，有效地减少了昂贵标注的要求。经过实验验证，该算法在视网膜液体分割上取得了成功。

    Apr, 2021

  • GuidedMix-Net：使用标记图像作为参考的半监督语义分割

    利用标记信息指导非标记示例的学习，通过三个操作进行语义分割的半监督学习，包括相似标记 - 非标记图像对的插值，互信息的转移以及伪面具的泛化。在 PASCAL VOC 2012 和城市景观上的大规模实验中，与先前的方法相比，GuidedMix-Net 取得了竞争性分割准确性，并显着提高了平均交集联合（mIoU）比先前的方法高 7％。

    Dec, 2021

  • 增强半监督领域通用医学图像分割的伪标签质量

    本文章提出了一种新颖的基于置信度的跨伪监督学习算法，用于在医学图像分割任务中增强未标记数据的伪标签质量并进行域自适应。该方法可在不使用域标签的情况下，提高 Dice-score 性能，超过使用域标签的先前研究成果。

    Jan, 2022

  • GuidedMix-Net：使用标记的图像作为参考学习改进伪掩码

    本文提出了一种基于混合数据的指导式半监督分割方法 GuidedMix-Net，并利用标记数据指导未标记数据的学习，该方法采用特征对齐和互信息传输的方法进行特征融合，同时提出伪标签生成模块用于生成高质量伪标签，联合训练标记数据和伪标签，实验验证了该方法在各种数据集中取得了具有竞争力的分割精度和显着改进的 mIoU。

    Jun, 2021

  • 改善半监督实例分割的 (伪) 标签

    通过引入一种双重策略来增强教师模型的训练过程，从而显著改善少样本学习，同时提出一种校准校正机制，使学生模型能够纠正教师的校准错误。实验结果在 LVIS 数据集上表现出显著的提升，平均精度（AP）提高了 2.8％，稀有类别的 AP 提高了 10.3％。

    Mar, 2024

  • 语义可转移的弱监督内窥镜病变分割

    本论文提出了一种用于弱监督内窥镜下病变分割的新语义病变表示转移模型，该模型可以从相关的完全标记的疾病分割任务中利用有用的知识，以提高目标弱标记的病变分割任务的性能，其中包括提出了基于伪标签生成器的伪像素标签生成方法，并将同一类别的动态搜索特征中心在不同数据集间对齐。

    Aug, 2019

  • 自训练方式提升语义分割

    本文提出了一种半监督学习的方法，即自我训练范式，通过用标注数据训练教师模型并在大量未标注数据上生成伪标签，以较少的监督实现像素级准确模型，并在 Cityscapes，CamVid 和 KITTI 数据集上取得了最优表现，同时，在具有挑战性的跨域泛化任务上表现更佳，最后，为了减轻大量伪标签带来的计算负担，提出了一种快速训练计划来加速分割模型的训练。

    Apr, 2020

  • 基于不确定性引导的 OCT 图像视网膜层半监督分割

    本文提出了一种利用半监督学习方法和贝叶斯深度学习进行医学图像分割的方法，改进了医学图像分割任务中，由于标记数据缺乏导致的训练深度学习方法所存在的问题，同时在视网膜层分割任务中表现出良好的性能。

    Mar, 2021