本文提出了一种基于部分点注释的弱监督分割框架，其中包括两个阶段的半监督策略和深度神经网络的使用，使得核分割的自动化处理不需要大量的标注数据和额外的计算负担。

Jul, 2020

本文提出了一种新的弱监督全景分割方法，使用逐点标注替代像全监督方法那样使用像素级标签，通过构建端到端的框架同时从逐点标签生成全景伪掩模进行学习，最小化像素到点间的遍历成本以模拟语义相似性、低级纹理线索及高层流形知识，以实现像素解析。在实验中，本文基于 Pascal VOC 及 MS COCO 数据集证明了此方法的有效性及其领先的性能。

Oct, 2022

本论文提出了一种用于弱监督内窥镜下病变分割的新语义病变表示转移模型，该模型可以从相关的完全标记的疾病分割任务中利用有用的知识，以提高目标弱标记的病变分割任务的性能，其中包括提出了基于伪标签生成器的伪像素标签生成方法，并将同一类别的动态搜索特征中心在不同数据集间对齐。

Aug, 2019

该研究提出了一种只需要点级别注释来训练模型实现物体实例分割的方法，其通过建立一个具有两个分支（定位网络和嵌入网络）的网络，使用伪标签和相似嵌入方法来提高分割效果，在特定情况下，可以获得有竞争力的结果，并且是一种实例分割点级别监督的强基准线。

Jun, 2019

本文提出了一种基于超像素指导的用于从弱标注中生成噪声标签的方法（PNS），以及一种基于 MTCL 的 Two-Stage Mean-Teacher-assisted Confident Learning（2SMTCL）方法，用于多类别 OCT 流体分割。实验结果表明，该方法在 OCT 流体分割以及标签去噪方面性能优秀，为眼科领域患者的诊断和治疗提供了高效、准确和实用的解决方案。

Jun, 2023

本文采用点监督的方法提出一种新的弱监督显著性物体检测方法，并使用自适应遮罩洪水填充算法生成伪标签，和基于 Transformer 的模型进行训练，同时提出了一种 Non-Salient Suppression（NSS）方法来针对第一轮训练中生成的错误显著性标签进行优化，并应用于第二次训练中，最终在五个基准数据集上证明该方法优于其他先前的监督学习方法和完全监督的最新模型。

Mar, 2022

本文提出了一种较少注释的、基于点的核分割方法，引入了一种叫做 PseudoEdgeNet 的辅助网络，可以引导分割网络识别核边缘，提高整个系统的性能。实验表明，在两个公共数据集上，该方法始终优于其他弱监督方法。

Jun, 2019

本文提出了一种基于点噪声自适应学习（PNAL）框架的点云分割算法，包括一种基于历史预测的可靠标签点选择和一种投票策略的集群微调方法，有效解决了一些实际场景中存在的标签噪声问题。

Jul, 2021

本文提出的伪标签辅助点云分割方法，可使用非常少的弱标签 (稀疏采样的) 以较低的标注成本获得与全监督方案相同的结果，并且提出了自适应阈值策略来生成基于预测概率的伪标签进行学习。实验证明，本方法在 ISPRS 3D 语义标注基准数据集上取得了 83.7% 的整体准确率和 70.2% 的平均 F1 分数。

May, 2021

本文提出一种半监督学习的语义分割模型，该模型可以将从像素级别注释的强类别中学到的分割知识转移到只有图像级别注释的弱类别中，从而显著扩大了深度分割模型在实际应用中的适用范围。该模型由两个互补且可学习的部分组成：标签转移网络（L-Net）和预测转移网络（P-Net）。通过将这两个部分进行整合，可以在 PASCAL VOC 2012 数据集上实现与完全监督基线相近的 96.5％和 89.4％的性能，而只使用 50％和 0％的像素级别注释类别。

Nov, 2017