Dec, 2023

一种自监督的 StyleGAN 用于极度有限标签的图像标注和分类

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TL;DR提出了一种适用于极小标注数据集的自我监督方法 SS-StyleGAN，通过在 StyleGAN 体系结构中集成一个学习嵌入到 StyleGAN 潜空间的编码器，它利用学习的潜空间智能选择代表性数据进行标注以提高分类性能，并展示了在 50 个甚至 10 个大小的标注数据集上取得强大的分类结果，特别适用于 COVID-19 和肝肿瘤病理鉴定任务。
self-supervised learningss-styleganimage annotationclassificationsmall labeled datasets
发现论文，激发创造
  • 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

  • 向机器监督的转变：高效注释的自监督学习用于自动医学图像分割和分类

    自我监督学习和半监督学习在医学影像领域的新进展，通过 S4MI（自我监督和半监督医学影像）管道，使用 10% 标签注释的自我监督学习在大多数数据集的分类任务上表现优于 100% 标签注释，而使用 50% 标签数较少的半监督方法在三个数据集的分割任务上表现更好。

    Nov, 2023

  • 自监督训练与监督训练在器官样本图像分割中的比较

    数字显微镜中的自我监督学习对图像分割具有重要意义，采用了对预任务相似的无标签数据进行内在特征学习的方法，通过像素减少和图像模糊等增强技术，能够在相对较小和更大的数据集上优于传统的监督学习方法，得到更高的 F1 得分。

    Nov, 2023

  • 基于生成模型的语义分割：半监督学习与强领域通用化

    本论文提出一个创新的框架，利用半监督学习，生成对图像和标签的联合分布进行判别像素级任务，并通过少量标签图像和大量无标签图像的补充进行训练，该方法在医学图像分割和面部分割领域表现出强大的领域内性能，并展示了从 CT 到 MRI 等领域之外的广泛有效性。

    Apr, 2021

  • 如何借助 StyleGAN 提升人脸识别？

    通过自我监督学习实现数据增强，使用样本高保真度模型 Fine-tuning 编码器来提高人脸识别精度，在众多实验中经过对未标记数据集的预训练验证，得出这一自我监督策略在有限的标记数据训练数据上最为有效，对定制人脸识别任务以及面临隐私问题时可以行之有效。

    Oct, 2022

  • 自监督生成对抗网络用于无监督少样本物体识别

    本研究针对无监督 few-shot 目标识别，使用两种 GAN 损失函数进行自监督学习，实验结果表明该方法在 Mini-Imagenet 和 Tiered-Imagenet 数据集上显著优于现有技术。

    Aug, 2020

  • 无监督学习在少样本图像分类中的应用

    本研究提出了一种自我监督学习的方法，以训练更通用的嵌入网络，可以在少样本的情况下实现更好的图像分类性能，即使在跨域情况下也表现出一定的鲁棒性。

    Nov, 2019

  • 自监督 GAN：多类极小极大博弈分析和改进

    本文针对 GAN 模型中的模式崩溃问题，提出了基于多类极小极大博弈的自监督任务。实验表明，该方法在多个数据集上表现出了优异的性能，创造了良好的状态。

    Nov, 2019

  • 基于显著性引导的自注意力网络用于弱监督和半监督语义分割

    该论文提出一种基于自注视网络和显著性先验的半监督语义分割模型，能够准确地定位并分割图像区域，且在 PASCAL VOC 2012 上的表现优于目前所有其他先进方法。

    Oct, 2019

  • 自监督类感知几 - shot 分类

    本研究使用无标签数据进行自我监督的预训练，通过迭代聚类和重新排序，并通过扩展对比优化损失来纳入类别层次意识，以在下游分类任务中进行少样本微调。实验证明，该方法在标准和跨域场景下的性能均优于其他方法，并取得了最新的表现。

    Feb, 2022