本文研究了半监督分割方法，与之前的方法相比，本文的方法在标注预算方面有了重大突破，在使用低标注预算时，我们的方法在语义与实例分割方面表现优于弱监督方法，并在较小的标注成本下优于以往的半监督方法。同时，我们通过考虑总的标注预算，将弱监督和半监督方法结合在一起，从而更公正地比较各种方法。我们在 Pascal VOC 基准测试上展示了结果。

May, 2019

通过对 11 种注释策略和 4 个数据集进行彻底的成本效益评估，我们得出结论：当注释时间有限时，准确地勾绘感兴趣的对象通常不是最佳方法，注释时间越多也是如此。在这种情况下，突出显示的注释方法是（1）具有少量顶点的基于多边形的注释，以及（2）与 “Segment Anything Model（SAM）” 结合的框注释。在有无限注释时间的情况下，精确的注释仍然会导致最高的分割模型性能。

Dec, 2023

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

本文提出了一种无需修改分割训练过程的弱监督训练方法，通过精心设计给定边界框的输入标签，经过单一训练循环即可达到先前算法的弱监督结果并能够抵达完全监督模型的约 95% 的语义标注和实例分割质量。

Mar, 2016

本文提出了一种通过在注释过程中专门清理高概率错误样本的方法，以优化注释过程，并在三种模型变化和四个自然语言处理任务上进行的实验证明，该方法在分配相同的有限注释预算时优于聚合注释和高级去噪方法。

Oct, 2021

本研究利用注意力导向的主动学习策略，针对 3D 医学图像分割问题，仅需要标记 15％至 20％的脑提取任务中的切片和 30％至 35％的组织分割任务中的切片，便可达到与全标注数据相比的相似结果。

Jun, 2019

我们提出了一个适应性注释分布方法用于弱监督点云语义分割，通过概率密度函数分析和标签感知的点云降采样策略，我们设计了一个梯度校准函数来减少非均匀分布的稀疏标注引起的梯度偏差并明确减少认知不确定性，在 S3DIS、ScanNetV2 和 SemanticKITTI 上实现了全面的性能提升。

Dec, 2023

提出了一种基于弱监督的实例分割方法，使用条件分布来建模伪标签生成过程中的不确定性，通过联合概率学习目标来最小化两个分布之间的差异，实现了在 PASCAL VOC 2012 数据集上优于最优基线 4.2％ [email protected] 和 4.8％ [email protected] 的最新效果。

Jul, 2020

对于结构性学习任务，该论文提出了在同样的监督水平下，部分标注结构可能优于完全标注结构的普遍看法，并针对三种不同的结构性学习任务比较了两种标注方案。

Jun, 2019

本文介绍了一种结合少量证据注释和大量文档级别标签的新方法，用于证据提取任务，同时对两个包含证据注释的分类任务进行评估，发现我们的方法优于在解释性文献适用的基线方法。将少至百个证据注释运用到该方法中可得到显著收益。

Nov, 2020