Machine learningDeep learning / NLP / CV
פילוח מופעים (instance segmentation) סמי-מפוקח
פילוח מופעים סמי-מפוקח מאמן מודל לזהות ולתחום כל מופע אובייקט בתמונה, תוך שימוש בקבוצת תיוג קטנה ובמאגר תמונות גדולות ללא תיוג. על ידי יצירת תוויות-דמה (pseudo-labels) מתחזיות בטוחות על תמונות ללא תיוג, ואכיפת עקביות תחת הגברות (augmentations), הגישה משיגה דיוק מסכות תחרותי בעלות תיוג נמוכה משמעותית.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Instance Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- פילוח מופעיםלמידה עמוקה↔ compare
- טרנספורמר ראייה (Vision Transformer) בלמידה עצמיתלמידה עמוקה↔ compare
- סגמנטציה סמנטיתלמידה עמוקה↔ compare
- רשת קונבולוציה למידה-מונחית-למחצהלמידה עמוקה↔ compare
- זיהוי אובייקטים בסמי-פיקוחלמידה עמוקה↔ compare
- פילוח מופעים מפוקח-בקושילמידה עמוקה↔ compare