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spatial uncertainty
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融合空间知识的层次学习：地球影像中的洪水测绘应用
提出了一种新颖的基于空间知识的分层学习（SKI-HL）框架，该框架采用多分辨率层次结构迭代地推断样本标签，并在具有不确定性感知的多实例学习中训练神经网络参数。实验证明，该模型在真实世界的洪水图像数据集上优于几种基准方法。
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7 months ago
利用空间和尺度不确定性感知网络对生理结构进行拉长分割
提出了一种空间和尺度不确定性感知网络（SSU-Net），它可以应对生理结构中的语义歧义区域，从而提高了分割的准确性和鲁棒性。实验结果表明，与同类基于不确定性的方法相比，SSU-Net 具有更高的分割性能。
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a year ago
ProPanDL: 一种用于不确定性感知全景分割的模块化架构
ProPanDL 是一种能够进行不确定性感知的全景分割网络家族，能够估计全景分割的语义和空间因素的完整概率分布，通过采用样本网络和方差网络进行像素级别的空间不确定性的估计以及采用温度缩放和证据深度学习等方法进行语义不确定性的估计来提高不确定
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a year ago
ICCV
具有空间不确定性感知的半监督人群计数
本文提出一种基于空间不确定性的半监督学习方法，通过二元分割的正则化替代任务，结合教师 - 学生框架，同时针对高自信度区域信息进行研究，解决了标注数据不足的人群计数问题，实验证明该方法优于现有半监督方法。
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3 years ago
概率目标检测：定义与评估
介绍一种新的概率目标检测方法，可提供准确的空间和语义不确定性，与现有方法进行对比，证明传统目标检测方法在空间上犯有严重错误，并鼓励开发新的对象检测方法以在实际场景中实现机器人和具体化的人工智能系统。
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6 years ago
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