Aug, 2023

弱点注释下的领域自适应突触检测

PDF
TL;DR利用基于分割的 AdaSyn 框架和弱点注释，本研究提出了一种用于领域自适应突触检测的两阶段分割方法，通过高质量伪标签改善模型的普适性，成功应用于不同脑区的数据集，并在 ISBI 2023 的 WASPSYN 挑战中获得第一名。
synapse detectionlearning-based methodselectron microscopyadasynweak point annotations
发现论文，激发创造
  • 基于稀疏点标注的电子显微镜弱监督跨领域分割

    通过少量局部标注创建的弱监督学习模型在神经科学研究中的电子显微镜（EM）图像的精确细胞器实例分割任务上取得了显著的性能提升，比无监督域自适应方法更具实际应用价值。

    Mar, 2024

  • DAWN: 基于跨任务相互作用的领域自适应弱监督核分割

    使用领域自适应的弱监督核分割框架，通过交叉任务相互作用策略克服伪标签生成的挑战，并通过弱注释数据训练辅助检测任务，设计一种一致特征约束模块来提高领域自适应的效率。此外，我们还开发了伪标签优化和交互式训练方法来提升领域转移能力，实验证明我们的方法在六个数据集上具有优越性能。

    Apr, 2024

  • 使用弱标签的域自适应语义分割

    论文提出一个新框架，使用 image-level weak labels，引入了 category-wise alignment 来实现 domain adaptation 中 feature alignment 和 pseudo-labeling 的相互作用，实验结果表明在 UDA 和 WDA 上都有显著的提高。

    Jul, 2020

  • 自适应注释分布用于弱监督点云语义分割

    我们提出了一个适应性注释分布方法用于弱监督点云语义分割，通过概率密度函数分析和标签感知的点云降采样策略，我们设计了一个梯度校准函数来减少非均匀分布的稀疏标注引起的梯度偏差并明确减少认知不确定性，在 S3DIS、ScanNetV2 和 SemanticKITTI 上实现了全面的性能提升。

    Dec, 2023

  • 城市场景语义分割的弱监督对抗域适应

    本研究提出了基于弱监督对抗领域适应的方法，通过三个深度神经网络（DS、PDC 和 ODC）改善从合成数据到真实场景的语义分割性能，并在实验中取得了新的记录。

    Apr, 2019

  • 通过渐进式域自适应进行跨领域弱监督物体检测

    本文提出了一种跨域弱监督目标检测的框架，通过对源领域上有实例级别注释的图像和目标领域上仅有图像级别注释的图像进行双重领域适应技术进行微调，取得了 5 到 20 个百分点的均值平均精度改进。

    Mar, 2018

  • ProCNS: 弱监督医学图像分割的渐进式原型校准和噪声抑制

    本文提出了一种名为 ProCNS 的弱监督分割（WSS）方法，包括两个协同模块，旨在提供更可靠的指导并降低噪声干扰，通过最大化空间和语义元素之间的成对关联来扩展稀疏注释，并在医学图像分割任务中显著优于现有的代表性方法。

    Jan, 2024

  • 一种新的弱监督方法用于 ALS 点云语义分割

    本文提出了一种基于深度学习的弱监督 ALS 点云语义分割框架，在不完整和稀疏标记的未标记数据中利用潜在信息。通过熵正则化、一致性约束和在线软伪标记策略等，显著提高了分类性能，且效率高于当前弱监督方法。ISPRS 3D Labeling Vaihingen 数据集上，该方法只使用 0.1％ 的标记，达到了 83.0％ 的总体精度和 70.0％ 的平均 F1 分数，相较于只使用稀疏标记信息的模型，其提高了 6.9％ 和 12.8％。

    Oct, 2021

  • 利用组织病理图像中的部分点注释进行弱监督深度细胞核分割

    本文提出了一种基于部分点注释的弱监督分割框架，其中包括两个阶段的半监督策略和深度神经网络的使用，使得核分割的自动化处理不需要大量的标注数据和额外的计算负担。

    Jul, 2020

  • 使用点注释进行细胞核分割的伪边缘网络

    本文提出了一种较少注释的、基于点的核分割方法，引入了一种叫做 PseudoEdgeNet 的辅助网络，可以引导分割网络识别核边缘，提高整个系统的性能。实验表明，在两个公共数据集上，该方法始终优于其他弱监督方法。

    Jun, 2019