May, 2023

基于期望最大化的伪标注算法在有限注释分割中的应用

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TL;DR该研究探讨了伪标记在半监督医学图像分割中的应用，提出了 Bayesian Pseudo Labels 这一伪标记的全面推广方法，并展示了该方法在三维肺血管、MRI 脑肿瘤和三维 MRI 脑肿瘤二元分割方面的应用。
发现论文，激发创造
  • 贝叶斯伪标签：期望最大化用于鲁棒和高效半监督分割

    本研究介绍了一种新的伪标记形式，作为期望最大化算法的清晰统计解释，并提出了一种基于原始伪标记的半监督医学图像分割方法 SegPL，证明了其在 2D 多类 MRI 脑肿瘤和 3D 二进制 CT 肺血管分割任务中的效力和可靠性。

    Aug, 2022

  • 利用固定和动态伪标签进行半监督医学图像分割

    利用多个伪标签进行半监督医学图像分割，可以提高模型性能和泛化能力。验证结果显示，这种新方法在几个医学图像数据集上的表现明显优于现有方法。

    May, 2024

  • 增强半监督领域通用医学图像分割的伪标签质量

    本文章提出了一种新颖的基于置信度的跨伪监督学习算法，用于在医学图像分割任务中增强未标记数据的伪标签质量并进行域自适应。该方法可在不使用域标签的情况下，提高 Dice-score 性能，超过使用域标签的先前研究成果。

    Jan, 2022

  • 基于伪标签的半监督语义分割综述

    半监督语义分割领域伪标签方法的综述，从不同角度分类并介绍了特定应用领域的具体方法，还探讨了伪标签技术在医学图像分割中的应用，并提出了一些可行的未来研究方向来解决现有挑战。

    Mar, 2024

  • 基于参考的医学语义分割伪标签生成

    提出了一种半监督分割的新方法，使用少量标记数据和对未标记图片与参考像素匹配的方式生成分割标记，可以减少标记工作量，提高现有方法的性能和鲁棒性。

    Dec, 2021

  • EPL：证据原型学习用于半监督医学图像分割

    本研究提出了 Evidential Prototype Learning (EPL) 方法，利用扩展的概率框架有效融合来自不同来源的体素概率预测，并在广义证据框架下实现标记和未标记数据的样本融合利用，利用体素级双不确定性掩膜。该方法在 LA、胰腺 CT 和 TBAD 数据集上进行了实验，以三种不同标记比率实现了最先进的性能，充分证明了我们的策略的有效性。

    Apr, 2024

  • 从有偏选择标签到伪标签：一种期望最大化学习框架应对有偏决策

    我们提出了一种名为不平等审查的算法，用于处理标签的选择性问题，并通过理论分析和验证实验证明了其在模型性能上的好处。

    Jun, 2024

  • 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

  • PseudoSeg: 为语义分割设计伪标签

    本文提出了一种利用伪标签进行半监督语义分割训练的策略，通过合理融合不同来源和强数据增强来生成实验结果验证有效性。

    Oct, 2020

  • 深度半监督学习中的伪标记和确认偏差

    提出基于伪标签生成的半监督图像分类方法，利用 mixup 增广和每个 mini-batch 至少有数量的有标注样本的限制解决了伪标签带来的过度拟合问题，并在多个数据集上取得了最新的结果。

    Aug, 2019