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【摘 要】
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图像语义分割的目的是对图像的每个像素进行分类并将其划分到对应的语义区域。与图像分类和目标检测不同的是,图像语义分割任务中的训练标签为像素级标签而非区域级标签,其获取过程既昂贵又耗时。为了降低语义分割任务对像素级标签的需求,利用少量标记数据训练模型的半监督图像语义分割方法已成为图像领域的研究热点。通过研究分析现有的半监督学习方法和基于深度学习的语义分割模型,本文针对语义分割数据集标注困难和标注成本高
【机 构】
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中国民航大学
【出 处】
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中国民航大学
【发表日期】
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2023年01期
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