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Point-DETR3D: 利用空间点先验与图像数据进行弱监督的 3D 物体检测
基于点注释的半监督 3D 检测方法 Point-DETR3D 通过引入显式的位置查询初始化策略、使用交叉模态可变形 RoI 融合和点引导的自监督学习技术,充分利用点先验,并在仅有 5% 标注数据的情况下显著改进 3D 检测性能。
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3 months ago
基于点和形状正则化数据合成的显微镜图像分割
通过联合训练生成显微镜图像的假数据,以点标注为训练数据,实现显微镜图像分割的方法。
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a year ago
密度聚类计数中的免费聚焦
该研究旨在通过引入增强方法和前景蒸馏,以提高基于图像的计数任务的性能。作者在多个数据集上展示了该方法的有效性。
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a year ago
一种基于一致性的 COVID-19 CT 影像分割弱监督学习方法
该研究提出一种只需要点注释的一致性损失函数处理新冠病毒肺炎患者的 CT 图像检测,相比传统标记方式更快捷有效。实验结果表明该方法明显优于传统的 point-level 损失函数且接近全监督模型的性能。
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4 years ago
基于点标注的提议的动作定位
该研究旨在通过在视频中对稀疏的一些帧上标注动作的点,利用重叠度量和多实例学习优化的目标,而非繁琐的矩形框注释来提高视频中行动的时空本地化性能,并展示了从 Hollywood2 训练和测试视频得到的 Spatio-temporal 行动注释,
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8 years ago
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