Semantic Segmentation Using a GAN and a Weakly Supervised Method Based on Deep Transfer Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Semantic image segmentation is of crucial importance to many applications, such as autonomous driving, robot vision, and scene understanding. However, the border of a segmented image tends to be rough, and the labeling process is tedious and labor-intensive. Therefore, this study is the first proposing to use a deep generative adversarial network (GAN) with double-layered upsampling based on max-pooling indexed deconvolution. Our proposed upsampling method replaces the bilinear interpolation upsampling method; i.e., we fuse the deep deconvolution method by saving the indices of relative locations of the max weights computed during pooling. Combined with the deep GAN, our upsampling method can improve the extraction of low-resolution features, and compensate for the loss of the image size. To further reduce the whole network's dependence on labeled datasets, a weakly supervised feedback method is proposed. The unlabeled data can improve the generalization ability of the model. Considering the generalization to unseen image domains, we introduce transfer learning based on a deep GAN and a weakly supervised method. The segmentation model using the trained data in the source domain can obtain good segmentation in the target domain using transfer learning. Extensive experiments in various domains demonstrate the advantages of the proposed method compared to the generalization ability of semantic segmentation. This method also significantly decreases the dependence on labeled data and ensures the network accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle