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稠密标签对于点云三维物体检测总是必要的吗？
使用稀疏标注框架和新方法 SS3D++，以较少的注释成本在 KITTI 和 Waymo 数据集上实现了与弱监督和完全监督方法相当甚至更好的三维物体检测性能。
PDF4 months ago
无配对掩码 - 文本监督下的开放词汇分割
使用独立的图像 - 蒙版和图像 - 文本对，利用不配对的蒙版 - 文本监督，提出了一种新的弱监督开放词汇分割框架 (Uni-OVSeg)，通过利用自信的蒙版预测和文本描述中的实体，在 CLIP 嵌入空间中关联一组二进制蒙版和实体，采用大型视
PDF5 months ago
AttenScribble: 用于基于草图监督的医学图像分割的注意力相似性学习
通过自我注意力相似度损失的方法，本文提出了一种基于涂鸦监督学习的简单而有效的深度网络结构，用于医学图像分割。
PDF7 months ago
弱监督查询视频定位的多尺度自对比学习与硬负例挖掘
本研究提出了一种自我对比学习框架来在弱监督的条件下解决基于查询的视频定位任务，通过学习针对查询语义的逐帧匹配分数以预测可能的前景帧，并采用粗到细的对比学习方法来区分误检的帧，从而提高了视频定位的准确性。
PDF2 years ago
迭代对比学习的无监督声音定位
本文提出了一种无需数据注释的迭代对比学习框架，用于声音定位任务，在图像中预测的定位结果和从音频信号中推断的语义关系被用作伪标签，并通过迭代策略逐渐促进声源的定位。实验结果表明，该框架在声音定位任务上表现良好，优于现有的无监督和弱监督方法。
PDF3 years ago
ECCVSF-Net: 针对时间动作定位的单帧监督
本文提出了一种中间形式的监督学习 - 单帧监督学习，用于时间动作定位；并且研究了一个名为 SF-Net 的统一系统，用于接受单帧监督信息对时间定位进行训练；在多项实验中，SF-Net 显着改进了弱监督方法的性能，并且达到了与完全监督方法相当
PDF4 years ago
无监督几何感知表示用于三维人体姿态估计
本文提出使用多视角图像而无需注释，来学习一个具有几何感知能力的身体表示，通过使用该身体表示，我们的方法在仅使用少量标记数据的情况下，显著优于完全监督的方法，并且在使用仅 1% 标记数据时，也优于其他半监督方法。
PDF6 years ago