Nov, 2023

手术视频分割的相关感知主动学习

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TL;DR该研究提出了一种基于对比学习的新型主动学习策略 COALSamp，通过将图像投影到经过精调的潜空间，并从视频帧的局部群集中选择一定数量的代表性图像，来改善手术视频分割的模型性能。
semantic segmentationactive learningsurgery video segmentationcoalsampcontrastive learning
发现论文，激发创造
  • 自我监督辅助主动学习用于皮肤病变分割

    本文提出了一种新的自我监督辅助主动学习框架，用于解决生物医学图像分割中标签不足的问题，该方法使用自我监督特征聚类来选择样本，实验证明其可在皮肤病变分割任务上取得显著改进。

    May, 2022

  • 突破壁垒：基于选择性不确定性的主动学习在医学图像分割中的应用

    通过选择性基于不确定性的主动学习方法，优先考虑目标区域和决策边界附近的像素，提高医学图像分割的性能和效率。

    Jan, 2024

  • 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

  • 基于成本效益的黑色素瘤分割主动学习

    本研究提出了一个新颖的主动学习框架，利用 Monte Carlo 取样的 Dropout 来建模像素级别的不确定性，并分析图像信息，以有效地训练医学成像的卷积神经网络进行语义分割，且仅需要一个有限的标记训练数据。

    Nov, 2017

  • 基于预测准确度的医学图像分割主动学习

    通过引入预测准确率来定义不确定性，我们提出了一种高效的基于预测准确率的主动学习方法（PAAL）用于医学图像分割，在保证采集样本的不确定性和多样性的同时，显著降低了大约 50% 到 80% 的标注成本，具有在临床应用中的重要潜力。

    May, 2024

  • PCDAL: 一种基于扰动一致性推动的主动学习方法应用于医学图像分割与分类

    提出了一种基于主动学习的方法，可同时应用于 2D 医学图像分类、分割和 3D 医学图像分割任务，并在三个公共的挑战性医学图像数据集上验证了其有效性。

    Jun, 2023

  • COLosSAL: 冷启动主动学习用于 3D 医学图像分割的基准

    医学图像分割是医学图像分析中的关键任务。近年来，基于深度学习的方法在完整注释数据集上训练时展现出出色的性能。然而，数据注释往往是一个重要的瓶颈，特别是对于 3D 医学图像。主动学习是一种有效注释的有希望的解决方案，但需要一组初始标记样本来开始主动选择。当整个数据池是无标签的时候，我们该如何选择样本作为初始集合进行注释？这也被称为冷启动主动学习，只允许一次向专家请求注释而无法获得先前已注释数据的访问权限。冷启动主动学习在许多实际场景中都非常相关但却鲜有深入探讨，特别是对需要大量注释工作的 3D 医学分割任务来说。在本文中，我们通过在公开的医学分割 Decathlon 数据集中评估六种冷启动主动学习策略上的五个 3D 医学图像分割任务来提出了一个名为 COLosSAL 的基准测试。我们进行了详尽的性能分析并探讨了冷启动主动学习的一些重要问题，如不同策略对预算的影响。我们的结果表明，对于 3D 分割任务而言，冷启动主动学习仍然是一个未解决的问题，但也观察到了一些重要的趋势。我们公开提供了完整基准测试的代码存储库、数据划分和基准结果。

    Jul, 2023

  • 使用样本选择和条件生成对抗网络的图像分类和分割高效主动学习

    使用生成对抗网络和贝叶斯神经网络的主动学习框架，可以从少量的医学图像中训练出具有良好鲁棒性的深度学习系统，取得了同类方法中最先进的性能表现。

    Jun, 2018

  • 基于 Discwise 的激活学习用于 LiDAR 语义分割

    本文研究 LiDAR 数据获取、语义分割的主题，提出了基于主动学习的方法，包括顺序标注和半监督学习，以提高标注效率和性能。

    Sep, 2023