半监督图像语义分割的编码器-解码器方法

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简介：本文提出了一种基于半监督学习的编码器-解码器框架，专门用于图像语义分割任务。该方法有效结合了标注数据和未标注数据的优势，提高了模型在大规模数据集上的性能和鲁棒性。基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法需要大量像素级标注的数据进行训练，而这些数据的制作过程费时且耗力。本段落提出了一种利用生成对抗网络来实现编码-解码结构的半监督图像语义分割方法，在该方法中，编码器和解码器模块作为生成器，并通过结合标准多分类交叉熵损失与对抗性损失来进行训练。为了更好地利用浅层网络中的丰富语义信息，本段落将不同尺度下提取的特征输入到分类器当中。这些不同的粒度级别的分类结果经过融合后可以进一步优化目标边界的定义。此外，鉴别器能够识别无标签数据中可信区域，并提供额外监督信号以实现半监督学习。实验结果显示，在PASCAL VOC 2012和Cityscapes等基准测试集上，所提出的方法优于现有的半监督图像语义分割方法。

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半监督图像语义分割的编码器-解码器方法

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简介：本文提出了一种基于半监督学习的编码器-解码器框架，专门用于图像语义分割任务。该方法有效结合了标注数据和未标注数据的优势，提高了模型在大规模数据集上的性能和鲁棒性。基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法需要大量像素级标注的数据进行训练，而这些数据的制作过程费时且耗力。本段落提出了一种利用生成对抗网络来实现编码-解码结构的半监督图像语义分割方法，在该方法中，编码器和解码器模块作为生成器，并通过结合标准多分类交叉熵损失与对抗性损失来进行训练。为了更好地利用浅层网络中的丰富语义信息，本段落将不同尺度下提取的特征输入到分类器当中。这些不同的粒度级别的分类结果经过融合后可以进一步优化目标边界的定义。此外，鉴别器能够识别无标签数据中可信区域，并提供额外监督信号以实现半监督学习。实验结果显示，在PASCAL VOC 2012和Cityscapes等基准测试集上，所提出的方法优于现有的半监督图像语义分割方法。

基于自动编码器的半监督异常检测方法

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本研究提出一种基于自动编码器的半监督学习算法，有效提升异常数据检测准确性，在有限标注样本下展现出优越性能。 - 论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.03674 - 官方源代码地址：https://github.com/msminhas93/anomaly-detection-using-autoencoders 对上述内容感兴趣的读者可以查阅论文和官方源代码。

半监督分类算法的源代码

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本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码，旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。半监督MATLAB代码——经过调试——可用。

基于SAGA算法的PolSAR图像半监督分类

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本研究提出了一种利用SAGA优化算法改进PolSAR图像半监督分类方法，有效提升分类精度与效率。极化合成孔径雷达（PolSAR）因其能够在全天候无光照条件下获取图像而被广泛应用在军事及民用领域。这类图像包含丰富的数据内容，在国防建设和经济发展中的作用日益重要。然而，传统基于聚类的方法对PolSAR图像进行分类时的准确性较低。本段落提出了一种新的半监督分类方法，利用模拟退火遗传算法（SAGA）优化模糊C均值（FCM）聚类过程的最佳中心选择机制，避免了陷入局部最优解的问题，并能更精确地划分各个类别。实验结果表明，在合成和真实的PolSAR图像上应用该算法相较于传统方法具有显著优势。

CCT:[CVPR 2020] 基于交叉一致性的半监督语义分割训练

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本文提出了一种基于交叉一致性的半监督语义分割方法，在CVPR 2020上发表。该方法利用少量标注数据和大量未标注数据，提高模型在语义分割任务上的性能。本仓库包含了CVPR 2020论文《Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training》的官方实现。该方法采用传统的半监督学习一致性训练框架进行语义分割，并扩展至弱监督学习及跨域应用。文中主要强调了以下几点： 1. 语义分割的一致性训练：观察到对于密集型任务，如语义分割，在隐藏表示上强制执行集群假设比在输入数据上更容易实现。 2. 跨一致性训练（CCT）：提出了一种新的半监督语义分割方法——Cross-Consistency Training (CCT)，通过定义多种扰动方式，并展示了对编码器输出进行一致性的有效性和优越性，而非直接作用于输入图像。 3. 多域弱标签和像素级标签的应用：所提方案非常简洁灵活，能够轻松扩展至使用来自多个不同领域的图像级别及像素级别的标注信息。该方法为半监督语义分割提供了新的视角，并展示了其在多种条件下的适用性与灵活性。

FCN图像语义分割的代码

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这段简介可以描述为：“FCN图像语义分割代码”是一套基于全卷积网络（FCN）进行图像像素级分类的技术实现。它能够将输入图片中的每个像素点标注为目标类别，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析等领域。图像语义分割可以采用FCN方法，并使用TensorFlow库来实现。解压后即可直接使用。

半监督学习方法

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简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。

半监督学习PDF讲义详解

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本PDF讲义全面解析半监督学习的基本概念、算法原理及其应用案例，适合机器学习初学者和进阶者深入理解并掌握该领域知识。本段落介绍了半监督学习的概念及其应用，并探讨了该方法的优势与挑战。文中还概述了几种常见的半监督学习算法，如基于图的半监督学习、半监督支持向量机以及半监督聚类等。此外，文章提供了一份详细的关于半监督学习的PDF讲义供读者参考。

遥感图像语义分割代码

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本项目提供一套用于处理遥感图像的语义分割代码，旨在精准识别与分类图像中的各类地物要素。通过深度学习技术优化，实现高精度的地表覆盖信息提取。本段落讨论了基于深度学习的影像语义分割算法的具体实现方法，并涵盖了常用的Unet、SEGNET等模型。这些模型在Keras框架下进行开发和应用。

AAE-PyTorch: 对抗自动编码器（基础半监督学习）

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简介：AAE-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的对抗自动编码器工具包，适用于进行基础半监督学习研究。该工具集成了多种模型架构和训练策略，方便用户快速开展实验与应用探索。 AAE-PyTorch 是一种对抗自动编码器的实现方式，包括基本版本、半监督学习版本以及完全监督学习版本。这种技术结合了生成模型与无监督表示学习的优势，在图像处理等领域有着广泛的应用前景。