这是混合 GuidedMix-Net [51]提出的问题并给出了改善方案:通过标记和未标记图像对之间的插值来实现捕获两者之间的交互。 最近,对将一致性正则化与对比学习相结合的方法也相当热门。定向上下文感知(DCA)[52]指出了在半监督环境中模拟难以拟合,其中给定对象的上下文仅限于标记图像的缩减集中。这可能会导致分割模型过于...
作者使用端到端的训练方式,将注意力机制整合到语言模型中,并提出增强其与句子中词(Sentence Words)的视觉特征一致性,以获得更清晰的注意力图。 3.2.1 图像模型 残差网络 ResNet 能够实现网络内部的信息流动。每一个跳连接(Skip-connected)的计算单元称为剩余块。在一个有 L 个残差块的 ResNet 中,第 l 个残差...
交叉伪监督 (CPS)[19]遵循类似于 Mean Teacher 的训练过程,但两个网络的训练以并行和独立的方式进行,而不是根据另一个网络的 EMA 更新一个网络。此外,尽管两个网络共享相同的体系结构,但它们使用不同的随机权重进行初始化,从而增加了它们之间的差异。 在该方法[20]中可以看到训练过程包括三个网络的上述方法的扩...
作者使用端到端的训练方式,将注意力机制整合到语言模型中,并提出增强其与句子中词(Sentence Words)的视觉特征一致性,以获得更清晰的注意力图。 3.2.1 图像模型 残差网络 ResNet 能够实现网络内部的信息流动。每一个跳连接(Skip-connected)的计算单元称为剩余块。在一个有 L 个残差块的 ResNet 中,第 l 个残差...