通过使用弱监督的三维实例分割方法，只需要分类语义标签作为监督，而无需实例级别标签，从而减少批注成本，并利用伪实例标签辅助现有方法学习三维实例分割。

Aug, 2023

本文提出了一种新型的基于交叉一致性的半监督语义分割方法，其中共享编码器和主解码器进行有监督训练，利用无标签数据来提高编码器的表示，该方法简单易懂，并且在多个数据集上实现了最先进的结果。

Mar, 2020

本文提出一种半监督方法用于医学图像分割。该方法包括深度学习、正则化、自举等关键技术，并在多个医学图像数据集上进行了验证和表现优于其他方法。

Feb, 2019

本文中提出的聚类特征对比正则化方法在半监督学习中取得了最先进的结果，通过聚类伪标签的归属特征来更新模型，以便更有效地将标记信息传播到更多未标记样本。

Jan, 2022

通过无监督学习的方法，使用 LiDAR 传感器，构建了一个算法来预测 3D 场景中的实例分割，其中通过权重代理图生成 3D 实例掩模建议，并使用自我训练算法对初始嘈杂的提议进行强化，以生成场景级实例分割。在 SemanticKITTI 基准测试中，该方法相较于最佳基准模型获得了 13.3% 的平均准确率和 9.1% 的 F1 分数提升。

Mar, 2024

本文提出了一种自监督的图像表示学习方法，利用三维几何一致性来指导学习过程，并在对比学习框架中引入三维几何一致性作为约束，成功学习出既具有一般性，又能够在各种下游任务中取得优越性能的图像表示。

Mar, 2022

提出了一种基于弱监督的实例分割方法，使用条件分布来建模伪标签生成过程中的不确定性，通过联合概率学习目标来最小化两个分布之间的差异，实现了在 PASCAL VOC 2012 数据集上优于最优基线 4.2％ [email protected] 和 4.8％ [email protected] 的最新效果。

Jul, 2020

本文介绍了一种基于自监督正则化的半监督学习方法，其中利用了大量未标记数据来提高模型的性能，并且可以有效地应用于图像分类任务中，不需要任何补充的超参数进行调整。实验结果表明，该方法优于传统的监督和半监督学习方法。

Jun, 2019

本文提出了 SCP-Net 方法，利用多个输入源提高一致性学习中预测的多样性，结合半监督方法和自我感知一致性学习方法，提高伪标签的紧致性和可靠性。实验表明，SCP-Net 可以优于其他半监督分割方法，相比于有限的有监督训练，可以显著提高性能。

May, 2023

我们提出了一种自监督的，单视图三维重建模型，通过 2D 图像和物体的轮廓预测目标物体的 3D 网格形状、纹理和相机姿势，该方法不需要三维监督，手动注释的关键点，物体的多视图图像或先前的 3D 模板，通过自监督地学习分类特定图像的部分分割，我们可以在重建网格与原始图像之间有效强制实现语义一致性，从而大大减少了模型在预测物体形状、纹理和相机姿态时的歧义，并且我们的模型可以不需要这些标签而轻松地推广到各种物体类别。

Mar, 2020