semi-supervised semantic segmentation | BriefGPT

关键词semi-supervised semantic segmentation

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CVPR基于冲突的交叉视图一致性的半监督语义分割
本文提出了一种新的基于双分支协同训练框架的基于冲突的跨视图一致性方法 (CCVC)，该方法使用特征差距损失鼓励两个子网络从相同的输入学习不同的特征，并使用冲突的伪标签方法来保证模型可以从冲突预测中学习更多有用的信息，从而在半监督语义分割 (
PDFa year ago
ECCV面向轻量级半监督语义分割的多粒度蒸馏方案
提出一种基于多层级知识蒸馏技术的轻量级半监督语义分割模型，采用标注数据和未标注数据的协同蒸馏方案，结合像素级一致性约束、语义感知层次损失和内容感知区域损失等多层次损失策略，从多个角度对模型知识进行精炼，能够在消耗更少的运算资源和更小的模型体
PDF2 years ago
CVPRUCC：基于不确定性引导的跨头部共同训练半监督语义分割
提出了一种称为 UCC 的新型学习框架，它通过强弱数据增强、动态交叉集复制粘贴和不确定性引导的重新加权模块，结合了一致性和自我训练的优势，从而实现了半监督语义分割。在 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 数据集上进行了
PDF2 years ago
IJCAI区域级别的对比一致性学习用于半监督语义分割
本文提出了基于区域级别对比和一致性学习框架 (RC^2L) 的半监督语义分割方法，通过引入区域级别损失，包括 Region Mask Contrastive (RMC) 损失、Region Feature Contrastive (RFC)
PDF2 years ago
AAAI基于参考的医学语义分割伪标签生成
提出了一种半监督分割的新方法，使用少量标记数据和对未标记图片与参考像素匹配的方式生成分割标记，可以减少标记工作量，提高现有方法的性能和鲁棒性。
PDF3 years ago
CVPR半监督语义分割的扰动与严格均值 Teacher 模型
本文中，我们使用新的 mean-teacher 模型扩展和更严格的 confidence-weighted cross-entropy loss 解决了一些不准确的预测，这使我们能够使用新的对抗性扰动技术来提高对相对数据的一致性学习泛化能力
PDF3 years ago
自适应均衡学习的半监督语义分割
本文提出了一种名为自适应均衡学习（AEL）的半监督语义分割新框架，旨在应对 Cityscapes 数据集中某些特定类别性能较差（即长尾标签分布），通过自信度相应动态调整训练，包括数据增广、数据采样等策略，实验证明其优于同类方法，并在多种数据
PDF3 years ago
CVPR利用自监督深度估计提高语义分割的三种方法
提出了一种半监督语义分割的框架，采用自监督单目深度估计和利用场景几何形状强数据扩增的方式，结合深度特征差异和难度级别，通过学生 - 教师框架选择最有用的样本进行语义分割的注释，实现了在 Cityscapes 数据集上半监督语义分割的最好结果
PDF4 years ago
基于显著性引导的自注意力网络用于弱监督和半监督语义分割
该论文提出一种基于自注视网络和显著性先验的半监督语义分割模型，能够准确地定位并分割图像区域，且在 PASCAL VOC 2012 上的表现优于目前所有其他先进方法。
PDF5 years ago
CVPR重新审视空洞卷积：一种用于弱监督和半监督语义分割的简单方法
通过利用扩张卷积等方法，本文提出一种弱监督下语义分割的新模型，能够得到准确的物体分割结果，相较于之前的方法在具有 1,464 个分割掩码的半监督和仅有图像级标签的弱监督设置下，分别获得了 60.8％和 67.6％的高精度分割效果，成为当前最
PDF6 years ago