Segmentazione di istanze semi-supervisionata
La segmentazione di istanze semi-supervisionata addestra un modello a rilevare e delineare ogni istanza di oggetto in un'immagine utilizzando un piccolo set etichettato e un ampio corpus di immagini non etichettate. Generando pseudo-etichette da predizioni sicure su immagini non etichettate e imponendo coerenza sotto augmentazione, l'approccio raggiunge un'accuratezza di maschera competitiva a una frazione del costo di annotazione completo.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Instance Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/semi-supervised-instance-segmentation
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