Jul, 2022

具有熟练教师的半监督三维目标检测

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TL;DR本文提出了一种新的 Pseudo-Labeling 半监督三维目标检测框架，通过引入 STE 和 CBV 模块提高了教师模型的性能，同时提出了 BCL 软监督信号来减小错误样本对训练的负面影响。实验证明，在 ONCE 和 Waymo 数据集上，我们的方法显著提高了基线，同时在 Waymo 数据集上，只使用了一半的注释即可超过完全注释的 oracle 模型。
发现论文，激发创造
  • 可伸缩的三维物体检测的伪标记技术

    研究了使用伪标签在无监督训练中提高 3D 物体检测效率的方法，并证明伪标签训练的学生模型在一些情况下可以胜过使用更多标记样本的监督模型。

    Mar, 2021

  • 基于伪标签辅助学习的弱监督 ALS 点云语义分割

    本文提出的伪标签辅助点云分割方法，可使用非常少的弱标签 (稀疏采样的) 以较低的标注成本获得与全监督方案相同的结果，并且提出了自适应阈值策略来生成基于预测概率的伪标签进行学习。实验证明，本方法在 ISPRS 3D 语义标注基准数据集上取得了 83.7% 的整体准确率和 70.2% 的平均 F1 分数。

    May, 2021

  • 基于半监督开放集的三维点云理解学习

    本研究提出了一种基于样本加权的半监督 3D 点云学习方法，通过双层优化框架估计权重并引入三种正则化技术，提高了模型的稳定性和准确性。实验结果表明该方法在 3D 点云分类和分割任务中具有有效性和可行性。

    May, 2022

  • PseCo: 半监督目标检测的伪标注和一致性训练

    本文深入研究了半监督目标检测（SSOD）中的两个关键技术，即伪标记和一致性训练，并提出了针对它们的一些问题的解决方案。在 COCO 基准测试中，我们的方法 PseCo 在 1％、5％和 10％标记比下的性能分别超过了 Soft Teacher 的 2.0，1.8 和 2.0 个点，且 SSOD 的学习效率显着提高。

    Mar, 2022

  • 伪标记的自动课程学习用于半监督关键点定位

    该研究采用一系列动态阈值来自动选择可靠的伪标签样本，形成一个学习课程，从而显著优于先前最先进的 SSL 方法，在六个 keypoint 本地化基准数据集上进行了广泛的实验。

    Jan, 2022

  • 基于伪标签再生和 BEVMix 的半监督类别无关运动预测

    本研究探索半监督学习在无类别依赖运动预测中的潜力，通过一致性自我训练范式、可靠伪标签选择和再生成模块以及数据增强策略，提出了一个半监督学习框架，其在使用较少标记数据的情况下能够超越自监督方法，并展现了与弱监督和一些全监督方法相当的性能水平，平衡了标注成本和性能的优点.

    Dec, 2023

  • 可靠学生：解决半监督三维物体检测中的噪声

    通过两种互补方法减轻误差，可改进仅有有限标记数据的半监督三维物体检测，在 KITTI 3D 物体检测基准上的实验表明，通过可靠的学生框架，我们在不同标记比例下显著提高了行人和骑车人类的平均精度。

    Apr, 2024

  • 使用伪标签的半监督视频显著目标检测

    本论文提出了一种基于半监督学习的视频显著性目标检测方法，使用伪标签从稀疏注释帧中生成像素级伪标签，并结合部分手动注释，学习了空间和时间线索，进而产生准确的显著性图。实验结果表明，我们的方法在 VOS、DAVIS 和 FBMS 三个公共基准测试数据集上均明显优于所有最先进的全监督方法。

    Aug, 2019

  • 一种通道集合方法：无偏差和低方差的伪标签对半监督分类至关重要

    我们提出了一种轻量级通道级集成方法，用于将多个次优的伪标签有效地合并为理论上保证的无偏差和低方差的伪标签，该方法可轻松扩展到任何半监督学习框架，并在 CIFAR10/100 上显著优于现有技术，无论是在效果上还是效率上。

    Mar, 2024

  • 标签并不平等：通过标签分组和协同训练增强半监督学习

    本文提出了 SemCo 方法，该方法结合标签语义和联合训练来解决半监督学习中伪标记质量差的问题，该方法在各种 SSL 任务中实现了最先进的性能，例如使用 1000 个标记的样本的 Mini-ImageNet 数据集上提高了 5.6％的准确性。

    Apr, 2021