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半监督学习在图像分割中的应用研究
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作者 李勇 王浩 《计算机应用文摘》 2023年第24期55-57,共3页
传统的图像分割方法面临数据标注困难和成本高昂等挑战,而半监督学习可通过利用未标注的数据来降低对标注数据的依赖。文章提出了一种改进型DeepLab v3十网络,该网络结合了编码器、解码器、ASPP模块和不确定性分支,可实现更准确和更具... 传统的图像分割方法面临数据标注困难和成本高昂等挑战,而半监督学习可通过利用未标注的数据来降低对标注数据的依赖。文章提出了一种改进型DeepLab v3十网络,该网络结合了编码器、解码器、ASPP模块和不确定性分支,可实现更准确和更具鲁棒性的图像分割。文章在PascalVOC和MHP数据集上进行了实验,结果表明改进型DeepLabv3十网络在完全监督和半监督训练中均表现出较好的性能。 展开更多
关键词 半监督学习 图像分割 DeepLabv3十 PascalVOC数据集 mhp数据集
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