ICCVJul, 2023

空间参与力：基于对比的半监督语义分割的协作空间监督

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TL;DR半监督语义分割采用有限标记图像和大量未标记图像训练分割模型。使用像素级对比学习方法在潜空间中将表示聚合到原型，以获取来自逻辑空间和表示空间的协同监督，在减少过拟合风险和增强两个空间之间知识交流的基础上，通过表示与原型之间的相似性作为倾斜训练指标，实现更高效的对比学习过程。与现有方法相比，我们的方法在两个公共基准数据集上展现出有竞争力的性能。
发现论文，激发创造
  • 火星图像分类和分割的半监督学习

    本论文介绍了一种半监督机器视觉框架，使用对比学习和注释数据来有效地解决在火星图像数据的分类和分割任务中面对的挑战，并通过在有标注和无标注数据上的学习来提高模型性能和优化处理火星数据的效果。

    Jun, 2022

  • CLIP-S$^4$: 语言引导的自监督语义分割

    本文通过自监督学习及视觉 - 语言模型，提出了 CLIP-S4 方法，该方法可以在不需要人类注释和未知类信息的情况下进行各种语义分割任务，包括无监督、迁移学习和语言驱动分割，并在未知类别识别上表现出良好的性能优势。

    May, 2023

  • GroupContrast：语义感知的自监督学习用于三维理解

    自我监督的 3D 表示学习旨在从大规模未标记的点云中学习有效的表示。我们提出了 GroupContrast，一种将分段分组和语义感知对比学习相结合的新方法，通过分段分组提高语义一致性并为后续的对比表示学习提供语义指导，从而减轻了 “语义冲突” 问题。

    Mar, 2024

  • 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

  • S4L：自监督半监督学习

    本研究探讨了图像分类器的半监督学习问题，提出了自监督半监督学习框架，并使用该框架派生出两种新的半监督图像分类方法。在 ILSVRC-2012 测试中，证明了该方法与现有半监督学习方法相比的有效性和新的最佳结果。

    May, 2019

  • 面向任务的对话理解的树形半监督对比预训练模型 SPACE-2

    本文提出了一个树状结构预训练的对话模型 SPACE-2，通过半监督对比预训练从有限的已标注对话和大规模未标注对话语料库中学习对话表示，实现了在七个数据集和四个流行的对话理解任务上的最新成果。

    Sep, 2022

  • 基于类别内存库的像素级对比学习的半监督语义分割

    本研究提出了一种半监督语义分割的新方法，采用对比学习模块，通过维护持续更新的内存库，将具有相同类别的样本的像素级特征表示相似，通过端到端的训练，优化标注和未标注数据的特征，能够在公共基准测试中取得比半监督语义分割和半监督领域适应的现有技术更好的表现，尤其在标注数据较少的情况下有更大的提升。

    Apr, 2021

  • 像素对比一致性半监督语义分割

    提出一种新型半监督语义分割方法，结合像素级 L2 损失和像素对比损失以实现两个分割模型规则：图像增强之间的标签空间一致性性质和不同像素之间的特征空间对比性质，采用 DeepLab-v3+ 结构和多个数据集进行了广泛的实验，表现出最先进的性能。

    Aug, 2021

  • S4：自主监管跨频谱感知

    利用卫星图像时间序列（SITS）的自监督预训练方法 (S4)，通过利用波段差异和地理信息进行预训练任务，从而显著降低对标记训练数据的需求，为 SITS 分割任务提供了一种有效且能使用有限标记数据的解决方案。

    May, 2024

  • 通用半监督语义分割

    本文提出了一种通用的半监督语义分割框架，旨在在各种应用领域实现更低的注释和部署成本，并通过像素感知熵正则化的特征对齐目标来最小化有监督以及无监督损失，以实现在多个领域中都能使用单一模型，利用少量标记实现性能提升，同时可以处理不同领域的标签空间不同的问题。

    Nov, 2018