Semi-supervised Semantic Segmentation
Semi-supervised semantic segmentation trains pixel-level labeling models using a small set of fully labeled images combined with a much larger set of unlabeled images. Techniques such as pseudo-labeling and consistency regularization extract supervisory signal from unlabeled data, making it possible to achieve near-fully-supervised accuracy at a fraction of the annotation cost.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Ouali, Y., Hudelot, C., & Tami, M. (2020). Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 12674–12684. · DOI 10.1109/CVPR42600.2020.01269
- Zou, Y., Zhang, Z., Zhang, H., Li, C.-L., Bian, X., Huang, J.-B., & Pfister, T. (2020). PseudoSeg: Designing Pseudo Labels for Semantic Segmentation. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.