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LetsMap：无监督语义 BEV 地图的表示学习
该研究提出了一种无监督学习方法，从单眼正视图像生成语义鸟瞰地图，以在自动驾驶的各种决策任务中提供强大的遮挡推理能力，其使用了 1% 的标注数据和无额外标记数据，在 KITTI-360 和 nuScenes 数据集上表现与现有最先进的方法相当
PDFa month ago
ICLR混合尺度监督用于高效标签的基于 LiDAR 的三维物体检测
通过使用大规模廉价粗糙标签和少量准确标签进行混合粒度监督，我们提出了 MixSup，一种更实用的方法来同时利用经济实惠的粗糙标签和有限数量的准确标签来进行基于 LiDAR 的高效标签的 3D 物体检测。
PDF5 months ago
LESEN: 基于多参数 MRI 的视觉通道分割的标签高效深度学习
本研究提出了一种在有限标注样本情况下，结合自我集成和有监督 / 无监督损失的标签高效深度学习方法，从而在综合分析临床和研究环境中推动多模态视觉通路分割的性能。
PDF6 months ago
胸部放射学图像的肋骨骨折检测的深度全监督学习
本文提出了一种新的 omni-supervised 目标检测网络 ORF-Netv2 以尽可能地利用全部可用的监督信息，特别是针对刻画医疗数据的挑战性，该网络结合多种型号监督训练出一个多分支的 omni-supervised 检测头，并提出
PDFa year ago
使用不可靠的伪标签进行标签高效语义分割
本研究提出了一种有效的方法，通过对预测结果进行熵值分析并利用不可靠像素生成负样本键从而在语义分割中充分利用未标记数据。
PDFa year ago
MM基于协作探索和泛化的标签高效领域泛化
本文提出了一个名为 “标签有效领域普遍性（LEDG）” 的新任务，利用 Collaborative Exploration and Generalization（CEG）框架，结合主动探索和半监督泛化，以提高领域泛化能力，并在 PACS 数
PDF2 years ago
深度主动学习在图像分类任务中的有效评估
本文旨在探讨如何通过主动学习（AL）技术实现更高效的标签操作的问题，其中包括一些在目前文献中存在的问题，如数据增强方法和 SGD 等常见方法的应用等，通过在图像分类中新的开源 AL 工具 DISTIL 的统一重新实现，我们研究了这些问题，并
PDF3 years ago
黑盒分类器的主动贝叶斯评估
本文提出了一种主动贝叶斯方法，通过选择实例进行标记来提高分类器模型性能的评估，从而在可靠性和标签效率上都满足要求，通过一系列系统实验评估现代神经分类器（例如，ResNet 和 BERT）在几个标准图像和文本分类数据集上的性能，证明了该方法的
PDF4 years ago