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搜索结果 - 4
数据利用：部分标注数据上的对象检测和语义分割的多任务学习
本文研究了多任务数据和部分标注的情况下，联合学习物体检测和语义分割这两个最流行的视觉问题，通过知识蒸馏实现多任务优化，并通过实验结果表明了多任务学习和知识蒸馏在性能上相对于单任务学习和完全监督场景的优势。
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8 months ago
SegViz：基于联邦学习的多器官分割框架，用于具有部分注释的异构数据集
提出一个基于联邦学习的框架 SegViz，此框架可从分布式的带有部分标注的数据集中训练出一个分割模型，并且在外部测试集的表现要显著优于其他基准模型和基于中央聚合的模型。
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a year ago
ICLR
基于像素到分割对比学习的通用弱监督分割
本研究基于半监督度量学习方法，提出了四种对应关系来捕捉低 - level 图像相似性、语义标注、共现和特征亲和力。这些节点可以从任何部分注释的训练图像中以数据驱动的方式进行学习，因此，该模型不仅适用于弱监督分割中标记的像素，还适用于未标记的
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3 years ago
ECCV
使用统一标签空间从多个数据集中进行目标检测
本文提出了一种框架，通过融合多个数据集的标签空间进行单一目标检测，解决了不同注释数据集之间的矛盾问题，采用伪标签方法处理局部而正确的注释，提出了损失函数将伪标签与噪声控制在一个相对稳定的范围内，并通过实验表明了方法的有效性。
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4 years ago
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