在本工作中,我们在半监督语义分割领域重新思考了传统的多阶段自训练(self-training)范式,并提出两点关键的改进策略,使得这种较为古老的训练流程仍能达到当前最佳的性能。 此外也非常感谢 @Pascal 对我们工作的解读:Pascal:ST++: 让 Self-Training 更好地用于半监督语义分割 (CVPR'22) 作者单位:南京大学、腾讯、...
近来较多的半监督学习工作都是基于端到端的框架来做的,学生模型不断学习教师模型产生的伪标签。由于模型不断被更新,伪标签的质量也会不断提升,进而持续促进半监督学习的性能。其中比较具有代表性的有半监督分类中的FixMatch[1],半监督语义分割中的CutMix-Seg[2]、PseudoSeg[3]、CPS[4],半监督目标检测中的Unbiased...
ST++的核心在于通过整体预测水平的稳定性来筛选可靠的无标签图像，进行优先选择性再训练。具体策略是在第一阶段的监督训练中保存多个模型checkpoint，这些模型对无标签图像的预测差异作为可靠性度量。这种图像级的选择方式为学习过程提供了整体上下文信息，与传统的像素级选择相比，更有利于分割任务。在半监督语...
中科金财董秘：您好，感谢您的关注。中科金财人工智能反洗钱解决方案基于有监督机器学习技术，对可疑交易进行风险评分，降低可疑交易的误报率，提升可疑交易上报效率。基于半监督机器学习技术识别出规则无法识别的复杂洗钱团伙，提高反洗钱技术能力。谢谢。投资者：您好中央召开了第八轮巡视金融整改的会议，防范化解金融风险...
意法半导体STM32Cube.AI开发环境为用户提供各种机器学习技术,为他们尽可能高效地解决分类、聚类和新颖性检测三种算法挑战提供更多灵活性。 除了能够在STM32*微控制器(MCU)上开发用于边缘推理的神经网络外,最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)还支持新的监督和半监督方法,这些方法可以处理更小的数据集和更少的CPU周期。
半监督学习相比监督学习有更多未标记的数据,模型会利用这些数据吗? A. 会,未标记数据仅用于模型评估 B. 不会,未标记数据对模型训练无帮助 C. 会,未标记数据会用于提高模型性能 D. 不会,未标记数据会影响模型的准确性 查看完整题目与答案 深度神经网络相较于浅层网络难以训练的原因是什么? A. 参数量...
这使得: 1)卷积核的参数可以确定为一个固定长度的向量;2)不需要考虑邻域内节点的顺序。这个设计使得 GCN 可以在任意连接关系的图上使用,并在一些任务,如网络分析和半监督学习中取得了较好的性能。 需要注意的是,图上神经网络除了上面提到基于图的空间结构的思路之外,还有一种基于谱分析 (spectral analysis) 的构造...
由于日常监控视频数据中大多为正常事件,异常事件很少发生且异常事件类型多种多样、难以预测,故现有的异常检测算法均基于非监督和半监督的方法,且非监督的异常检测算法种大多基于自编码器的结构。针对视频数据强时空相关性的特点,部分算法又在自编码器中加入LSTM结构来增强算法在时间上的建模能力,但这种提取特征后再进行...
由于日常监控视频数据中大多为正常事件,异常事件很少发生且异常事件类型多种多样、难以预测,故现有的异常检测算法均基于非监督和半监督的方法,且非监督的异常检测算法种大多基于自编码器的结构。针对视频数据强时空相关性的特点,部分算法又在自编码器中加入LSTM结构来增强算法在时间上的建模能力,但这种提取特征后再进行...
基于ST++训练方案的半监督学习语义分割模型得到了很好的结果。相较于传统的方法均高出2、3个点。具体结果图如下: 另外,作者为了说明ST++的优秀结果来自于强数据增广和稳定性筛选机制,做了多项对比工作,具体请参考原论文及作者的文章分析(CVPR 2022 | ST++: 半监督语义分割中更优的自训练范式 - 知乎 (zhihu.com...