Напівкерована сегментація екземплярів
Напівкерована сегментація екземплярів навчає модель виявляти та окреслювати кожен екземпляр об'єкта на зображенні, використовуючи невеликий розмічений набір даних та великий нерозмічений корпус зображень. Генеруючи псевдомітки з впевнених передбачень на нерозмічених зображеннях та забезпечуючи узгодженість при аугментації, цей підхід досягає конкурентної точності масок за незначну частку повної вартості анотування.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Instance Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Сегментація екземплярівГлибоке навчання↔ compare
- Самокерований Трансформер БаченняГлибоке навчання↔ compare
- Семантична сегментаціяГлибоке навчання↔ compare
- Напівкерована згорткова нейронна мережаГлибоке навчання↔ compare
- Напівкерована виявлення об'єктівГлибоке навчання↔ compare
- Слабокерована сегментація екземплярівГлибоке навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →