提出一种 CA-SSL 框架，采用分离训练策略，包括热身训练阶段，在保留定位训练信号的同时忽略伪标签中的类信息，实现了从未标注的数据中提取训练信号的最优平衡；在 FCOS 目标检测等任务上，相比于 ImageNet 预训练基线模型，该模型在 3.6M 无标注数据集上实现了 4.7％ 的显著性能提升。
Dec, 2021
提出了一种基于插值方法的半监督学习算法来解决使用一些标签的数据集时一致性正则化方法的性能问题，并设计了一种新型对比损失来引导学习网络嵌入样本，实现更好的边界决策能力，通过实验证明，与现有算法相比，该算法可提高分类准确率 5.3% 以上。
Feb, 2022
本文提出一种基于伪标签的半监督学习方法，能够处理 open-world SSL 问题，并通过样本不确定性和类别分布先验知识等手段，为已知和未知类别的未标记数据生成可靠的类别分布感知型伪标签。该方法在多种常用数据集上表现良好，特别是在 CIFAR-100，ImageNet-100 和 Tiny ImageNet 数据集上的表现显著优于现有的最先进技术。
Jul, 2022
本文提出一种称为类别不平衡半监督学习（CISSL）的任务，介绍了现有的类别不平衡 SSL 方法，并提出了一种所谓的压抑一致性损失（SCL）的正则化方法，该方法对于类别不平衡情况具有鲁棒性，在 CISSL 环境下比传统方法表现更好。
Feb, 2020
本论文讨论如何提高基于深度神经网络分类器在训练数据中鲁棒性以解决标签噪声问题，通过代替分类交叉熵损失为适应标签噪声的损失函数，或者改变训练样本的权重来缓解标签噪声的影响，并介绍一种基于对比学习技术来初始化有监督鲁棒方法以解决高标签噪声下的图像分类问题的方法。
Apr, 2021
本文提出了一种新的半监督学习方法 DP-SSL，采用创新的数据编程（DP）方案为无标签数据生成概率标签，通过自动生成标签函数并解决不同标签之间的冲突，成功缓解了有限标签数据的问题，实验证明 DP-SSL 可以为无标签数据提供可靠标签和更好的分类性能。
Oct, 2021
本文提出了一种基于不确定性感知的新型无监督目标函数，结合最近 SSL 技术，在保证计算效率的同时，在基准数据集中表现优于或与现有最先进技术水平相当，尤其在复杂数据集如 CIFAR-100 和 Mini-ImageNet 上表现最好。
本论文讨论了在类别不平衡半监督学习问题中更平衡的特征分布的优势，并进一步提出了一种平衡特征层级对比学习的方法（BaCon）。该方法通过以对比学习方式直接规范实例表示的分布，达到了更好的效果。此方法在多个数据集上的综合实验证明了其有效性，并表现出比其他方法更好的鲁棒性。
Mar, 2024
我们通过引入额外的熵损失构建了一个分类器，用于对来自已知和未知类别的数据进行分类，从而改进了现有的半监督学习方法在已知和未知类别的分类中的表现。通过在 CIFAR-100 和 STL-10 两个基准图像分类数据集上的实验证明，我们相对于现有的 SSL、开放集合 SSL 和开放世界 SSL 方法取得了巨大的改进。当标记数据非常有限（每个类别 1-25 个标记示例）时，进步最为显著。
Aug, 2023
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