May, 2024

通过对比学习和不确定性估计增强 Sentinel 2 影像的主动学习

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TL;DR介绍了一种新颖方法，通过将半监督学习与主动学习策略相结合，提高了卫星图像分析的标签效率；采用对比学习和蒙特卡洛失活来估计不确定性，在 Sentinel-2 卫星图像上使用 Eurosat 数据集进行了分析，结果显示在不平衡类别情况下，该方法优于随机选择方法，在保持高分类准确性的同时显著减少了标注工作量，此方法有潜力促进可扩展和具有成本效益的卫星图像分析，对环境监测和土地利用分类任务尤为有优势。
semi-supervised learningactive learningcontrastive learningmonte carlo dropoutsatellite imagery analysis
发现论文，激发创造
  • 利用主动教学提升遥感图像中的半监督目标检测

    我们提出了一种利用师生网络 (SSOD-AT) 来增强遥感图像半监督目标检测 (SSOD) 的新型主动学习 (AL) 方法，该方法利用 RoI 比较模块 (RoICM) 生成高置信度伪标签，同时使用 RoICM 识别不确定度前 K 个图像，并引入多样性准则来减少人工标注中的冗余。实验证明，我们的方法在遥感图像中的目标检测方面优于现有方法。

    Feb, 2024

  • 基于数据驱动同化和预测的 Sentinel-2 反射动态学习

    本文应用 Koopman 算子理论灵感，训练了一个自监督深度学习模型，用于建模未经标注的多光谱和高光谱卫星图像，同时证明了该模型可以用于数据同化。

    May, 2023

  • 如何通过主动学习在半监督图像分类中克服确认偏倚

    活跃学习和半监督学习在有限标记数据的真实世界应用中结合的潜力为在真实世界应用中使用有限标记数据进行学习的鲁棒方法提供了新的方向。

    Aug, 2023

  • 卫星图像语义分割的主动标签细化

    通过卫星图像的语义分割进行遥感技术研究，有利于了解和利用地球表面。本文提出一种低成本的标记方法，通过众包或预训练网络标记图像，并利用主动学习策略在第二步精细化标注图像。实验结果表明，对语义分割网络进行主动标注精化能够提高性能。

    Sep, 2023

  • 数据高效变化检测中遥感的深度主动学习

    本论文研究了在深度神经网络模型中的主动学习，适用于诸如检测局部地表变化和地图更新等一些遥感任务，并使用各种机制捕捉和量化模型的不确定性，以选择有信息量的未标记样本进行注释，通过少量样本的标记就达到与大型训练集相同的性能的效果。

    Aug, 2020

  • 基于一致性的半监督确信主动学习用于诊断放射照片分类

    本文提出了一种结合半监督和主动学习的一致性半监督证据主动学习框架（CSEAL），通过建立在证据和主观逻辑理论上的预测不确定性，综合了半监督学习和基于不确定性的主动学习。我们在多标签胸部 X 射线分类任务上对该方法进行了广泛评估，并表明 CSEAL 相对于两个领先的半监督主动学习基线实现了实质性的性能提升。

    Sep, 2022

  • 协作智能编排：基于不一致融合的半监督学习和主动学习

    该研究提出了一种名为 IDEAL 的算法，采用不一致性为基础的虚拟对抗积极学习方法来探索半监督学习和积极学习的潜在优势，通过数据采样和增强策略来评估未标记样本的不一致性并取得了良好的实验效果。

    Jun, 2022

  • 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

  • 有限标注医学图像分割的全局和局部特征的对比学习

    本文介绍了一种利用自监督学习和对比学习实现的影像分割技术，该技术可以在大量没有标注数据的情况下学习，并且在三个磁共振成像数据集上验证了其有效性。

    Jun, 2020

  • 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