Mar, 2024

基于基础模型的语义分割主动标签修正

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TL;DR利用主动标签修正（ALC）框架和基础模型，通过纠正像素的伪标签来提高语义分割模型训练和验证的效果。在 PASCAL、Cityscapes 和 Kvasir-SEG 数据集上的实验结果证明了我们的 ALC 框架的有效性，优于传统的主动语义分割和标签修正方法。
semantic segmentationactive label correctionannotationpseudo labelsacquisition function
发现论文，激发创造
  • 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

  • 多分类标签查询的语义分割主动学习

    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。

    Sep, 2023

  • 几个像素就够了：使用 PixelPick 进行语义分割

    通过仅在稀疏像素位置提供标签，深度神经网络可以实现良好的语义分割性能，结合主动学习机制和高效注释策略可以大大减少标注成本，并在 CamVid，Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集上进行了实验证明了相当可比的性能。

    Apr, 2021

  • 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

  • 基于双曲线几何的感知偏移语义分割主动学习

    利用 Poincaré 超球模型的变化，提出了一种新的数据获取策略，称为 “HALO”，它可以用极少量的标签（即 1％）首次超越监督学习性能，该方法在解决域漂移下的语义分割中具有潜在的应用。

    Jun, 2023

  • 多层标签修正通过提取相近模式用于半监督语义分割

    该研究提出了一种名为 Multi-Level Label Correction (MLLC) 的算法，利用图神经网络捕捉语义级别图和类别级别图中的结构关系来修正错误的伪标签，从而显著提高监督基线，并在 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集上超越了现有的方法。

    Apr, 2024

  • 手术视频分割的相关感知主动学习

    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。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 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