cvpr2017 best paper，其目标是用用有限的训练图片得到较好的语义分割效果。为此，作者通过增加GAN生成图像，无标签或弱标签图片来扩充训练集。假设分割类别数为K，那么判别器则有K+1个类别的输出。多出来的分类类别为”该像素为假像素”。为了适应分割任务，将判别器的结构改成FCN。文中给出了两种半监督学习架构。从实验中可以看出该方法确实work。
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voc2012 result.png
cvpr2017 best paper，其目标是用用有限的训练图片得到较好的语义分割效果。为此，作者通过增加GAN生成图像，无标签或弱标签图片来扩充训练集。假设分割类别数为K，那么判别器则有K+1个类别的输出。多出来的分类类别为”该像素为假像素”。为了适应分割任务，将判别器的结构改成FCN。文中给出了两种半监督学习架构。从实验中可以看出该方法确实work。
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https://paperswithcode.com/task/semi-supervised-semantic-...
Semi-supervised semantic segmentation needs strong, varie...
1. Semi-Supervised Learning Semi-Supervised Learning（半监督学...
这是我入AI读的第一篇paper，很简单却很经典的思路。 1.题目：Semi-supervised Segment...
Semi-supervised Learning with GANs paper
2019.1.26SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOL...
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional N...
2019.01.25 SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONV...
ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Al...
本文标题：Semi Supervised Semantic Segment
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/tpvxkctx.html
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