Meetodi tõendite kirje
Semi-supervised Instance Segmentation
Semi-supervised instance segmentation trains a model to detect and delineate every object instance in an image using a small labeled set and a large unlabeled image corpus. By generating pseudo-labels from confident predictions on unlabeled images and enforcing consistency under augmentation, the approach achieves competitive mask accuracy at a fraction of the full annotation cost.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Semi-supervised Instance Segmentation
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / deep-learning
- 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. · URL
- 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. · URL
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.