消除输入伪标签对中的不一致掩码
本文提出了一种基于混合数据的指导式半监督分割方法 GuidedMix-Net，并利用标记数据指导未标记数据的学习，该方法采用特征对齐和互信息传输的方法进行特征融合，同时提出伪标签生成模块用于生成高质量伪标签，联合训练标记数据和伪标签，实验验证了该方法在各种数据集中取得了具有竞争力的分割精度和显着改进的 mIoU。
Jun, 2021
本文提出了一种使用图像级别标签进行实例分割的新框架，其中分为两个阶段，分别是训练分类器生成伪掩模并在这些伪掩模上训练完全监督的 Mask R-CNN。在 PASCAL VOC 2012 数据集上进行实验，相对于现有方法说明主要性能提高。
Jul, 2019
该研究提出了一种语义分割网络，能够在单次前向传递中生成高质量的不确定性估计。通过基于掩膜图像建模（MIM）方法，我们利用基础模型和无标签数据的通用表示来解决增强超参数问题，使得方法更简洁。为了解决在安全关键应用中因训练数据中的偏差而导致的错误问题，我们在多个测试领域上对该方法进行了测试，并且在包括城市、乡村和越野驾驶领域的 SAX 分割基准数据集上，该方法始终优于不确定性估计和超出分布技术。
Feb, 2024
通过提出一种新的框架，即 MaskMatch，并应用多尺度集成策略，实现了对半监督语义分割任务中细粒度局部语义的更好感知和更准确的分割。
Dec, 2023
该论文提出了一种新的语义分割框架，采用弱增量学习，使用辅助分类器和软标签更新模型，从图像级别标签中学习新类别的分割，可有效减少由像素逐像素标注带来的时间和经济成本。
Dec, 2021
本文提出了一种使用两个耦合的 CNN 从纯噪声观察中联合学习单个标注者的可靠性和真实分割标签分布的方法，该方法在三个公共医学影像分割数据集上表现良好，尤其是在注释数量较少且出现较大不一致性的情况下。
Jul, 2020
提出基于伪标签生成的半监督图像分类方法，利用 mixup 增广和每个 mini-batch 至少有数量的有标注样本的限制解决了伪标签带来的过度拟合问题，并在多个数据集上取得了最新的结果。
Aug, 2019
使用合成图像来缓解数据收集和标注流程的负担，该方法通过基于真实数据集提供的语义掩码合成丰富的训练图像，通过与合成图像的训练，可以达到与真实图像相当的性能。
Oct, 2023