weak annotations | BriefGPT

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实例分割中标签噪声的基准测试：空间噪声的重要性
通过模拟不同噪声条件，对不同分割任务中实例分割模型的鲁棒性和泛化能力进行了评估，引入了 COCO-N 和 Cityscapes-N 作为强注释噪声的实验场景。同时，提出了利用基础模型和弱标注来模拟半自动标注工具和其噪声标签的 COCO-WA
PDF18 days ago
医学影像分割：从传统模型到基础模型的超越像素级监督
医学图像分割的注释高效学习与基础模型的挑战：综述与分析。
PDF2 months ago
AAAI医学图像分割的标签高效混合监督学习
提出了一种新的基于混合监督的标签高效框架，该框架通过考虑每个弱注释实例并学习其权重，以更好地利用在强注释实例中的高质量先验知识并更精确地描绘弱注释实例。
PDF2 years ago
通过转移掩模先验和语义相似性实现混合监督目标检测
本研究考虑采用混合监督的目标检测方法，在现有基础目标分类的完全注释上，利用弱注释学习新的目标分类，进一步使用掩膜信息和语义相似度技术，提高了对新分类目标的检测准确率。
PDF3 years ago
医学图像分类的多示例多尺度卷积神经网络
本文介绍了一种基于多实例多尺度卷积神经网络的方法，解决了医学图像分类中的三大挑战：小样本、ROI 难以定位和尺度变化问题，并利用弱标注实现了良好的性能。
PDF5 years ago