Jun, 2023

未标记数据的开放集半监督学习中的探索和利用

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TL;DR本文探讨半监督学习中的开放集问题，提出了基于原型的聚类和识别算法以及基于重要性采样的方法，针对多项挑战性基准测试取得最优成果。
semi-supervised learningopen-set sslprototype-based clusteringimportance-based samplingstate-of-the-art
发现论文，激发创造
  • 一种用于开放集半监督学习的多任务课程框架

    本文提出了一种多任务课程学习框架，旨在解决开放集合 SSL 中的未知样本问题，通过同时训练模型的正常分类能力和未知样本的检测能力，成功地消除了未知样本的影响。

    Jul, 2020

  • 垃圾变宝藏：通过跨模态匹配收集 OOD 数据，用于开放式半监督学习

    本文提出了一种新的开放式半监督学习方法，通过预热训练、交叉模态匹配等手段，在不将数据集中的 OOD 样本完全过滤掉的前提下，实现了更好的特征学习并判断 OOD 样本，取得了比现有技术更优的性能。

    Aug, 2021

  • 智能地利用开放数据的强韧半监督学习

    通过学习理论的角度，我们提出了一种智能选择开放数据集的半监督学习框架 WiseOpen，通过基于梯度方差的选择机制选择友好子集来提高模型的 ID 分类能力，并且提出了两个实际变体 WiseOpen 通过采用低频率更新和基于损失的选择来降低计算开销，广泛实验证明 WiseOpen 的有效性超过了现有技术水平。

    May, 2024

  • 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

  • 关于伪标记在类别不匹配半监督学习中的应用

    该论文以 Pseudo-Labeling 为代表的 SSL 方法为研究对象，探究了未标记的 Out-Of-Distribution 数据对于类异构 SSL 方法的影响。研究发现，不平衡的伪标签是 PL 方法存在的主要问题。本文提出了两个改进方法：Re-balanced Pseudo-Labeling 和 Semantic Exploration Clustering，来解决这一问题，最终在不同基准测试中实现了超越监督基线和最先进性能的稳定改进。

    Jan, 2023

  • 利用混合未标记数据检测已知和未知失配类别样本

    本研究主要解决有限标记数据和丰富无标记数据可用的更加现实的情况下的 OOD 检测问题。我们提出了一种自适应的基于样本熵和适当温度选择潜在 ID 和 OOD 样本的方法 (AIOL)，并利用数据扩充技术进一步提高了其性能。我们在多种基准数据集上进行的实验表明，我们的方法优于其他方法。

    Oct, 2022

  • OpenCoS：用于处理开放集未标记数据的对比半监督学习

    本文提出了一个基于自我监督视觉表征学习框架的 OpenCoS 框架，可以处理开放式半监督学习的情况，通过利用伪标签和软标签来解决现有半监督方法中的失效问题，并通过大量的实验证明了其有效性。

    Jun, 2021

  • 在线开放式半监督物体检测：基于半监督异常点过滤的方法

    本文提出了一种新的端到端在线架构来改进和提高开放集装箱半监督目标检测的性能和效率，并在 COCO 数据集上取得了最佳表现。

    May, 2023

  • 开放世界中的半监督目标检测

    在这篇论文中，我们提出了一个名为 Open World Semi-supervised Detection（OWSSD）的框架，该框架通过一种轻量级的自编码器网络对进行过 ID 数据训练从而有效地检测 OOD 数据，并从中学习，我们通过大量评估表明我们的方法在与最先进的 OOD 检测算法的竞争中表现出色，并显著改善了开放世界场景下的半监督学习性能。

    Jul, 2023

  • 朝着真实的半监督学习

    本文提出一种基于伪标签的半监督学习方法，能够处理 open-world SSL 问题，并通过样本不确定性和类别分布先验知识等手段，为已知和未知类别的未标记数据生成可靠的类别分布感知型伪标签。该方法在多种常用数据集上表现良好，特别是在 CIFAR-100，ImageNet-100 和 Tiny ImageNet 数据集上的表现显著优于现有的最先进技术。

    Jul, 2022