CVPRMar, 2023

基于冲突的交叉视图一致性的半监督语义分割

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TL;DR本文提出了一种新的基于双分支协同训练框架的基于冲突的跨视图一致性方法 (CCVC)，该方法使用特征差距损失鼓励两个子网络从相同的输入学习不同的特征，并使用冲突的伪标签方法来保证模型可以从冲突预测中学习更多有用的信息，从而在半监督语义分割 (Semantic Segmentation) 任务中取得了最新的最优性能.
semi-supervised semantic segmentationco-training frameworkcross-view consistencyconflict-based pseudo-labellingstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • UCC：基于不确定性引导的跨头部共同训练半监督语义分割

    提出了一种称为 UCC 的新型学习框架，它通过强弱数据增强、动态交叉集复制粘贴和不确定性引导的重新加权模块，结合了一致性和自我训练的优势，从而实现了半监督语义分割。在 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集上进行了广泛的实验，证明了 UCC 方法的有效性和优越性。

    May, 2022

  • 基于多视角语义一致性的文本监督分割掩模发现 (ViewCo)

    本文提出了一种基于文本监督的分割方法，使用多视角一致性学习的方法解决了现有工作中对于同一图像的多个视角的对应问题。实验结果表明，该方法在几个数据集上的平均表现比现有方法提高了最高 2.9％的 mIoU。

    Jan, 2023

  • 三维医学图像的一致性半监督分割

    本文提出了一种用于 3D 医学图像分割的半监督学习方法 --TraCoCo，并将传统的均方误差 Semi-Supervised Loss 替换为新的交叉模型置信二元交叉熵损失（CBC），该方法采用不同的空间输入上下文扰动视图，使模型能够从视觉对象中学习分割模式，并通过 CutMix 数据增强进一步提高预测的泛化能力。结果表明，该方法在 Left Atrium 和 Brain Tumor Segmentation 数据集中取得了最先进的效果。

    Mar, 2022

  • 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

  • 具有交叉伪监督的半监督语义分割

    本文中，我们提出了一种新的一致性正规化方法，名为交叉伪监督（CPS），通过探索有标签数据和额外的未标记数据来研究半监督语义分割问题。在城市风景和 PASCAL VOC 2012 上，我们的方法实现了半监督分割性能的最新水平。

    Jun, 2021

  • 基于一致性增强的深度多视图对比学习的聚类

    通过对比学习构建一致增强的深度多视图聚类方法（CCEC），该方法通过多个视图之间的语义连接块保存一致信息，并通过谱聚类增强聚类过程的一致性。实验证明该方法在五个数据集上相比最先进方法具有更好的效果和优越性。

    Jan, 2024

  • 对比连续多视角聚类与过滤结构融合

    利用对比学习和过滤结构融合的方法解决多视角聚类中的遗忘问题，并与半监督学习和知识蒸馏进行理论连接。

    Sep, 2023

  • 通过跨图像上下文信息的双流对比学习实现弱监督语义分割

    提出了一种新颖的端到端的弱监督语义分割框架 DSCNet，通过引入像素级组对比和语义级图对比以及设计一种新的双流对比学习机制，综合处理像素级和语义级上下文信息，从而在弱监督语义分割任务中取得了优于现有方法和基准模型的结果。

    May, 2024

  • 双层孪生结构网络优化半监督语义分割

    我们提出了一种双层 Siamese 结构网络（DSSN）进行像素级对比学习，通过在低级图像空间和高级特征空间中利用强增强视图对齐正样本对，最大化利用可用的无标签数据，并引入了一种新颖的面向类别感知的伪标签选择策略以改善弱到强监督的性能，并在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 两个数据集上取得了显著优于其他 SSS 算法的最新成果。

    Jul, 2023

  • 语义特征引导下的深度对比多视图聚类

    通过对视图重要性进行融合，并通过聚类级对比学习和语义特征度量来减弱假阴性对之间的对比学习，我们提出了一个名为 DCMCS 的多视图聚类框架，用于减轻假阴性对的影响。实验结果表明，该框架优于现有方法。

    Mar, 2024