IJCAIApr, 2022

区域级别的对比一致性学习用于半监督语义分割

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TL;DR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。
semi-supervised semantic segmentationregion-level contrastive and consistency learningregion mask contrastive (rmc) lossregion feature contrastive (rfc) losssemantic mask consistency (smc) loss
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

  • 增强自监督学习的医学图像分割本地化区域对比

    本研究提出了一种新颖的对比学习框架，它将本地化区域对比技术（LRC）融入到现有的半监督自监督预训练方法中，以增强医学图像分割的性能。通过在三个多器官分割数据集上的大量实验，我们证明在受限注释的情况下将 LRC 集成到自监督方法中可以显著提高分割性能。此外，我们还表明 LRC 也可以应用于完全监督的预训练方法以进一步提高性能。

    Apr, 2023

  • 区域对比一致性正则化的域自适应语义分割

    本文提出了一种基于区域对比一致性正则化（RCCR）、动量投影头和记忆库机制的无监督域自适应语义分割方法，旨在提高在不同环境下的分割精度。实验证明，该方法优于现有的基准方法。

    Oct, 2021

  • 使用局部对比损失的自监督学习，用于检测和语义分割

    提出了一种自监督学习方法，适用于对象检测和语义分割等半全局任务，通过在训练期间最小化像素级的本地对比损失（LC-loss），在自学习特征中强制实现对变换后的同一图像的相应图像位置之间的本地一致性，可将 LC-loss 添加到现有的自监督学习方法中，并在 COCO、PASCAL VOC 和 CityScapes 数据集上评估 SSL 方法，结果比现有的先进自监督学习方法在 COCO 对象检测、PASCAL VOC 检测和 CityScapes 分割等任务上分别提高了 1.9％，1.4％和 0.6％。

    Jul, 2022

  • FRCNet 频率与区域一致性用于半监督医学图像分割

    本文介绍了两种半监督医学图像分割的一致性正则化策略，包括频域一致性（FDC）和多粒度区域相似性一致性（MRSC），通过这些策略有效高效地利用无标签数据进行特征学习，实验结果显示我们的方法取得了显著的性能提升，并超过其他最先进的方法。

    May, 2024

  • 弱监督语义分割的遮盖式协同对比

    本文介绍了一种有效的方法 Masked Collaborative Contrast（MCC），以突出弱监督语义分割中的语义区域。MCC 巧妙地将掩蔽图像建模和对比学习的概念结合起来，设计了可诱导关键字收缩到语义相关区域的 Transformer 块。实验表明，MCC 机制有效地对齐了图像的全局和局部视角，取得了令人印象深刻的性能。

    May, 2023

  • 区域关联的半监督语义分割

    本文提出了一种基于区域相关性网络的半监督语义分割方法，其中包括本地伪标签过滤模块、本地选择损失模块和动态区域损失校正模块，这些模块可以降低伪标签引起的分类误差和预测不一致性，实现更好的分割结果。

    Apr, 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

  • 具有方向感知一致性的半监督语义分割

    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。

    Jun, 2021

  • 半监督语义分割遇到遮蔽建模：保真细粒度地域学习在一致性规范化中的重要性

    通过提出一种新的框架，即 MaskMatch，并应用多尺度集成策略，实现了对半监督语义分割任务中细粒度局部语义的更好感知和更准确的分割。

    Dec, 2023