Ionpath, Inc., Menlo Park, CA, United StatesMonirath HavIonpath, Inc., Menlo Park, CA, United StatesBo BoIonpath, Inc., Menlo Park, CA, United StatesTiffany S. NgIonpath, Inc., Menlo Park, CA, United StatesJay TarolliIonpath, Inc., Menlo Park, CA, United StatesDana Case...
如下图所示,上半分支为Semi-Supervised Semantic Segmentation GAN (s4GAN),下半分支为Multi-Label Mean Teacher (MLMT)用作图像水平的分类。s4GAN Branch 的核心是一个标准的分割网络,用于生成输入图像的每个像素的类标签。同时将将传统的监督训练与对抗性训练相结合,同时利用未标记的数据来提高预测质量。其中,分割...
论文链接:Semi-supervised Semantic Segmentation with Prototype-based Consistency Regularization 代码链接:github.com/HeimingX/sem NeurIPS 2022的工作。斜体是我的补充。 Introduction 动机:半监督语义分割任务的一个挑战是大的类内变化,即属于同一类的区域即使在相同的图像中也可能表现出非常不同的外观(low-level)。
Semi-supervised Semantic Segmentation with Directional Context-aware Consistency 收录于CVPR2021原文 Motivation 一致性在半监督语义分割中发挥了重大作用,一般意义上的一致性是通过约束弱数据增强方式(高斯模糊,色彩变化,翻转,旋转)的分割结果相同实现的,但是这种低层面的一致性约束是考虑了像素级别的一致性,而忽略了语义...
两个网络的结构相同,但使用不同的初始化(作为不同的扰动),具体而言,2个网络backbone部分使用同样的ImageNet预训练权重,Segmentation Head部分使用不同的随机初始化权重。 上图中的Y1和Y2分别表示2个网络输出的one hot标签,⟶ 表示前向计算,− − → 表示监督信息的传播,//表示不进行梯度计算。
1.题目:Semi-supervised Segmentation of Optic Cup in Retinal Fundus Images Using Variational Autoencoder(使用VAE对视网膜光学杯进行半监督分割) 2.Paper来源:MICCAI 2017;作者,IBM实验室。 3.背景:这篇文章是对视杯进行分割,对于青光眼等疾病中,杯盘比(C/D)是指视乳头直径与其中的小凹的直径之比。它客观的...
However, the manual segmentation still outperforms the automatic one and at the same time the quality of resulting synthetic voice highly depends on the accuracy of the phonetic segmentation. In this paper we concentrate on a semi-automatic approach, in which a human expert, unlike in the ...
作者采用Deeplab-v2框架,将在ImageNet数据集和MSCOCO数据集上预先训练的ResNet-101模型作为分割基准网络。但是,作者不使用Deeplab-v2中提出的多尺度融合,因为它会占用单个GPU上的所有内存,并且使训练鉴别器变得不切实际。类似于最近的语义分割方法,作者删除了最后一个分类层,并将最后两个卷积层的跨度从2变为1,从而使...
In this paper, we propose a model-based, semi-global segmentation approach to automatically localize 3-D point landmarks in neuroimages. To localize a landmark, the semi-global segmentation (meaning the segmentation of a part of the studied structure in a certain neighborhood of the landmark...
详见我的分析:果哥在冲浪:Semi-supervised Semantic Segmentation with Error Localization Network 论文阅读 斜体是我补充的内容。 1 Introduction 原理:一致性训练的目标是使模型的预测对于施加微小扰动的输入保持不变。一致性训练的有效性在很大程度上依赖于聚类假设,即类别必须被低密度区域分开。 现象:在语义分割中,...