Sep, 2023

多分类标签查询的语义分割主动学习

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TL;DR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。
active learningsemantic segmentationannotation query designpartial label learningmulti-class labeling
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 标签高效的点云语义分割：一种主动学习方法

    本研究提出了一种主动学习方法，并通过限制注释费用来确定适当的样本粒度进行主动选择，结果表明基于超点的样本选择比点级和实例级选择使用有限预算更有效，并进一步利用本地一致性约束来提高超点选择方法的性能，在 ShapeNet 和 S3DIS 两个基准数据集上评估了我们的方法，结果表明主动学习是解决语义点云分割中高注释成本的有效策略。

    Jan, 2021

  • 基于层次点云的半监督点云语义分割的主动学习

    通过开发一种分层点云主动学习策略，本文解决了使用有限注释学习 3D 点云分割的问题，通过使用上下文信息的分层最小边距不确定性模块对每个点进行不确定性度量，并设计了特征距离抑制策略来选择重要和代表性的点进行手动标注，在 S3DIS 和 ScanNetV2 数据集上的广泛实验表明，所提出的框架在仅使用 0.07% 和 0.1% 的训练数据时分别达到了完全监督基线的 96.5% 和 100% 的性能，优于最先进的弱监督和主动学习方法。

    Aug, 2023

  • 面向更少标注：基于区域不纯度和预测不确定性的主动学习，用于领域自适应语义分割

    本文提出了一种基于区域的主动学习方法，通过新的采集策略和本地预测一致性以及负学习，旨在在域移位下实现语义分割。实验表明，我们的方法只需要很少的注释就可以接近监督性能，并且明显优于现有方法。

    Nov, 2021

  • 图像分割的强化主动学习

    策略是通过使用深度强化学习对语义分割进行主动学习实现的，该方法比最有竞争力的基线数量少约 30％的附加标签数据，提高模型对不足表达类别的分类性能。

    Feb, 2020

  • 半监督主动学习的实例分割技术及其评估方法

    本文提出了一种基于三元组评分预测 (TSP) 的不确定性采样策略和半监督主动学习框架，以减少标注代价并提高实例分割的性能，通过在医学图像数据集上的实验，表明了该方法可以在不影响性能的情况下大幅减少标注代价。

    Dec, 2020

  • 利用不确定性和多样抽样的两步主动学习实例分割

    我们提出了一种后期主动学习算法，该算法将基于不确定性的采样与基于多样性的采样相结合，不仅简单易实现，而且在各种数据集上都具有出色的表现，其实际应用在实际的高空图像数据集中增加了五倍的标注效率。

    Sep, 2023

  • DEAL: 面向语义分割的难度感知主动学习

    该论文提出了一个基于难度感知的主动学习网络（DEAL），通过引入像素级概率注意力模块和两个获取函数来学习不同语义区域的难度得分，并在语义分割基准测试中取得了最新的主动学习性能，并特别提高了难语义区域的性能。

    Oct, 2020

  • 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