Полуавтоматическая сегментация экземпляров
Полуавтоматическая сегментация экземпляров обучает модель обнаруживать и выделять каждый экземпляр объекта на изображении, используя небольшой набор размеченных данных и большой корпус неразмеченных изображений. Генерируя псевдо-метки на основе уверенных предсказаний на неразмеченных изображениях и обеспечивая согласованность при аугментации, подход достигает конкурентоспособной точности масок при доле от полной стоимости аннотирования.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Instance Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Сегментация экземпляровГлубокое обучение↔ compare
- Самообучающийся Vision TransformerГлубокое обучение↔ compare
- Семантическая сегментацияГлубокое обучение↔ compare
- Полу-контролируемая свёрточная нейронная сетьГлубокое обучение↔ compare
- Полусупервизируемое детектирование объектовГлубокое обучение↔ compare
- Слабо контролируемая сегментация экземпляровГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →