Полу-наблюдавано сегментиране на инстанции
Полу-наблюдаваното сегментиране на инстанции обучава модел да открива и очертава всеки обект-инстанция в изображение, използвайки малък набор от етикетирани данни и голям корпус от нетакетирани изображения. Чрез генериране на псевдо-етикети от уверени предсказания върху нетакетирани изображения и налагане на консистентност при аугментация, подходът постига конкурентна точност на маските при част от пълната цена за анотиране.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Hu, H., Wei, P., Zheng, H., Bai, X., Wei, Y., & Chen, Y. (2021). Semi-supervised Semantic Segmentation via Adaptive Equalization Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 34, 22106–22118. link ↗
- Xu, M., Zhang, Z., Wei, F., Hu, H., Bai, X., & Jiang, Y.-G. (2021). End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 3060–3069. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Instance Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/semi-supervised-instance-segmentation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Инстанс сегментацияДълбоко обучение↔ compare
- Трансформер за зрение със самообучениеДълбоко обучение↔ compare
- Semantic SegmentationДълбоко обучение↔ compare
- Полу-наблюдавана конволюционна невронна мрежаДълбоко обучение↔ compare
- Полу-наблюдавано откриване на обектиДълбоко обучение↔ compare
- Слабо контролирана сегментация на отделни обектиДълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →