pseudo-label generation | BriefGPT

关键词pseudo-label generation

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CVPRUVIS: 无监督视频实例分割
UVIS 是一种无监督视频实例分割框架，利用 DINO 模型的密集形状先验和 CLIP 模型的开放识别能力，通过帧级伪标签生成、基于 Transformer 的 VIS 模型训练和基于查询的跟踪等三个关键步骤实现，通过采用双存储器设计，包括
PDF23 days ago
DAWN: 基于跨任务相互作用的领域自适应弱监督核分割
使用领域自适应的弱监督核分割框架，通过交叉任务相互作用策略克服伪标签生成的挑战，并通过弱注释数据训练辅助检测任务，设计一种一致特征约束模块来提高领域自适应的效率。此外，我们还开发了伪标签优化和交互式训练方法来提升领域转移能力，实验证明我们的
PDF2 months ago
CVPR弱监督视频异常检测中具有正常性指导的文本提示
基于文本提示和正常性指导的弱监督视频异常检测方法通过生成伪标签和自适应学习来提高性能。
PDF3 months ago
双重导师：一种无偏的音频 - 视觉源定位半监督框架
提出一种新的半监督学习框架，称为 Dual Mean-Teacher（DMT），通过两个教师 - 学生结构绕过确认偏差问题，充分利用有标签和无标签数据，通过教师之间的一致性过滤噪声样本并生成高质量的伪标签，从而在 Audio-Visual
PDF4 months ago
一种粗到细的伪标签（C2FPL）框架用于无监督视频异常检测
提出了一种简单但有效的两阶段伪标签生成框架，用于训练一个监督方式下的区段级异常检测器，以识别视频中的异常事件。
PDF8 months ago
弱监督语义分割问题的分段任意模型（SAM）的实证研究：WSSS 的替代方案？
本文介绍将 SAM 应用于弱监督语义分割，作为伪标签生成流程的方法，在 PASCAL VOC 和 MS-COCO 数据集上取得了显著的改进。
PDFa year ago
弱监督视频显著目标检测
本文提出了基于新型弱标注的视频显著目标检测模型，并使用外观运动融合模块和双向 ConvLSTM 框架来实现有效的多模态学习和长期时序建模，还设计了一种前景背景相似度损失和一种弱标注增强策略，以提高模型性能和伪标签生成技术。在六个基准视频显著
PDF3 years ago
CVPR无监督个体再识别的摄像头内部 - 外部相似性
本文提出一种基于 intra-inter camera 相似度的方法，生成更可靠的 pseudo-labels 用于训练 Re-ID 模型在多分支网络中，并在多个数据集上取得了 89.5% 的 rank-1 准确率，优于最新的无监督方法 9
PDF3 years ago