Jul, 2023

SPLAL：基于相似性的伪标签与对齐损失在半监督医学图像分类中的应用

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TL;DR在这篇论文中，我们提出了一种新颖的半监督学习方法 SPLAL，用于医学图像分类。SPLAL 通过利用类原型和分类器的加权组合，在部分无标签图像上预测可靠的伪标签。此外，我们引入了对齐损失以减少对多数类的模型偏差。实验结果表明，我们的方法在准确率和 F1 分数上显著优于几种最先进的半监督学习方法。
发现论文，激发创造
  • ACPL: 半监督医学图像分类中的反课程伪标记

    本文提出了一种反课程伪标记 (ACPL) 的半监督学习算法，它使用新技术选择信息丰富的未标记样本，改善了训练平衡性，并允许模型处理多标签和多类别问题，并通过准确的分类器集成来估计伪标签，该算法通过广泛实验在医学影像分类基准上取得了优异的效果。

    Nov, 2021

  • 类别不平衡的半监督学习

    本文提出一种称为类别不平衡半监督学习（CISSL）的任务，介绍了现有的类别不平衡 SSL 方法，并提出了一种所谓的压抑一致性损失（SCL）的正则化方法，该方法对于类别不平衡情况具有鲁棒性，在 CISSL 环境下比传统方法表现更好。

    Feb, 2020

  • 同时对一切进行对齐、蒸馏和增强以进行不平衡半监督学习

    这篇研究提出了一种名为 ADALLO 的三方案框架，可解决长尾半监督学习中的类别不平衡问题，其中包括一个灵活的分布对齐机制、一个软一致性正则化机制和一个扩展未标记集的架构。该框架在不同程度的类别不平衡，不同数量的标记数据和分布不匹配的情况下在几个基准数据集上进行了评估，并展示了在大分布不匹配的情况下提高不平衡半监督学习表现的显著成果。

    Jun, 2023

  • 一种极为简单的半监督不平衡学习基线模型

    SimiS 是一种简单而有效的 SSL 算法，通过用伪标签补充数据以解决类别不平衡问题，在 CIFAR100-LT，FOOD101-LT 和 ImageNet127 数据集上分别相对现有方法提高了 12.8％，13.6％和 16.7％的表现。

    Nov, 2022

  • 基于类别感知对比半监督学习

    提出了一种名为 CCSSL 的半监督学习方法，采用类别聚类和图像对比改善模型的伪标签质量和在真实世界中的鲁棒性，并通过目标重新加权实现了干净标签学习和减少噪声标签学习。实验表明其在多个数据集上均取得了显著的性能提升。

    Mar, 2022

  • 医学图像分割的自我监督对齐学习

    最近，自监督学习方法已被用于对二维和三维医学图像的分割模型进行预训练。本文提出了一种新的自监督对齐学习框架来预训练医学图像分割的神经网络，其中包括了一个全新的局部对齐损失和全局位置损失。实验结果表明，该对齐学习方法在有限标注的 CT 和 MRI 数据集上与现有的自监督预训练方法具有竞争力。

    Jun, 2024

  • 开放场景半监督医学图像分类

    本文提出一种针对医疗图像分类领域的半监督学习方法，借助于新领域、新标签的未标记数据，采用基于双路径异常值估计和变分自动编码器预训练的方法，实现更好的开放场景下的分类表现。在实验中，该模型在不同的医疗学习场景下 Demonstrate 了更好的分类表现。

    Apr, 2023

  • 基于伪标签的分布对齐制造厂对半监督不平衡学习的改进

    本文提出一种用于解决由不平衡数据分布训练的半监督学习算法的不足的算法，称为分布对齐伪标签提炼（DARP），该算法可以优化伪标签，保证效率和准确性，并且与现有 SSL 算法兼容。

    Jul, 2020

  • DP-SSL: 面向用少量标注样本提升鲁棒性的半监督学习

    本文提出了一种新的半监督学习方法 DP-SSL，采用创新的数据编程（DP）方案为无标签数据生成概率标签，通过自动生成标签函数并解决不同标签之间的冲突，成功缓解了有限标签数据的问题，实验证明 DP-SSL 可以为无标签数据提供可靠标签和更好的分类性能。

    Oct, 2021

  • 基于小规模图像数据集的可治疗性视网膜疾病分类的自监督学习

    通过自监督学习和迁移学习在治疗性视网膜病分类中评估了四个预训练的自监督学习模型和两个迁移学习模型，使用小规模的光学相干断层扫描（OCT）图像，结果表明自监督学习模型在平衡和不平衡的训练情景下表现出卓越性能，并显示 MoCo-v2 方案的自监督学习模型在不平衡情景下具有一致的出色表现。

    Apr, 2024