ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Semi-veiled instanssegmentering

Semi-veiled instanssegmentering trener en modell for å oppdage og avgrense hver objektsinstans i et bilde ved hjelp av et lite merket sett og et stort umerket bildearkiv. Ved å generere pseudo-etiketter fra sikre prediksjoner på umerkede bilder og håndheve konsistens under augmentering, oppnår tilnærmingen konkurransedyktig maskenøyaktighet til en brøkdel av den fulle annotasjonskostnaden.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. 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
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Instance Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateSemi-supervised Instance Segmentation (Semi-supervised Instance Segmentation). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/deep-learning/semi-supervised-instance-segmentation · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026