Jun, 2023

基于双曲线几何的感知偏移语义分割主动学习

PDF
TL;DR利用 Poincaré 超球模型的变化，提出了一种新的数据获取策略，称为 “HALO”，它可以用极少量的标签（即 1％）首次超越监督学习性能，该方法在解决域漂移下的语义分割中具有潜在的应用。
semantic segmentationactive learningpoincaré hyperbolic ball modeldata acquisition strategyal performance
发现论文，激发创造
  • 主动半监督表示学习的语义分割

    本文提出一种新算法，将半监督和主动学习相结合，通过用少量的有标签数据来训练分割算法。我们通过用自我训练方法替换半监督学习的平均教师方法，以处理带有噪声的标签，进一步增强神经网络的能力来查询有用的数据，从而实现了超越现有半监督方法的性能。在 CamVid 和 CityScapes 数据集上评估我们的方法，仅使用了 12.1% 和 15.1% 的标签数据，分别实现了 95% 以上的准确率。

    Oct, 2022

  • 边缘引导和类别平衡的主动学习用于航空图像的语义分割

    提出了基于边缘指导的标注单元作为新单元以及对类别不平衡的综合性处理，改进的方法在三个基准数据集上相比最先进方法获得了超过 11.2% 的性能提升，并相比基准模型提高了超过 18.6% 的性能表现，为未来关于航空图像语义分割的主动学习研究建立了公平而强大的基准。

    May, 2024

  • 基于 Discwise 的激活学习用于 LiDAR 语义分割

    本文研究 LiDAR 数据获取、语义分割的主题，提出了基于主动学习的方法，包括顺序标注和半监督学习，以提高标注效率和性能。

    Sep, 2023

  • 手术视频分割的相关感知主动学习

    该研究提出了一种基于对比学习的新型主动学习策略 COALSamp，通过将图像投影到经过精调的潜空间，并从视频帧的局部群集中选择一定数量的代表性图像，来改善手术视频分割的模型性能。

    Nov, 2023

  • 全切片图像语义分割中的主动学习自适应区域选择

    本文提出了一种基于区域的主动学习方法，可以更高效地训练监督分割模型，以实现乳腺癌转移细胞分割的任务，并在公共数据集（CAMELYON16）上验证了这种方法的有效性。

    Jul, 2023

  • 视角熵下的语义分割主动学习

    提出了一种基于视点一致性的主动学习策略 ViewAL，该策略采用新的视点熵公式来评估模型的不确定性，并在超像素级别计算不确定性，从而降低了注释成本，并在 SceneNet-RGBD、ScanNet 和 Matterport3D 数据集上展示了优于现有方法的性能。

    Nov, 2019

  • 多分类标签查询的语义分割主动学习

    该论文提出了一种新的语义分割主动学习方法，通过新的注释查询设计获取信息丰富的局部图像区域，使用多类别标注策略进行训练，解决了类别不确定性问题，最终在 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了优越的性能并降低了注释成本。

    Sep, 2023

  • 主动半监督学习的语义分割

    提出了通过结合主动学习和半监督学习来减少标注样本数量的新算法，应用于语义分割任务取得了优异的成果。

    Mar, 2022

  • 基于成熟度感知的层次自适应样本评估的语义分割主动学习

    基于等级方法定义多视图数据分布的成熟度感知分解的主动学习方法 (MADBAL) 在像素级的语义分割中具有显著的性能提升，减轻了训练负担，通过包括不确定性检测模块来感知特征成熟度并持续影响不确定性检测，验证实验证明了其在 Cityscapes 和 PASCAL VOC 数据集上优于现有方法。

    Aug, 2023

  • 减轻语义级别转移：一种用于语义分割的半监督域自适应方法

    本文提出了一种半监督的方法 ASS 来处理域自适应问题，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，从而更好地减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，使用少量的注释样本，ASS 可以显著优于目前的无监督方法，并可以通过增加目标域的注释样本克服针对源域的过度拟合.

    Apr, 2020