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RESEARCH · CL_128788 · Jul 3 · 00:00

PixCon框架通过清洁正例对比学习增强半监督分割 · 已追踪2个来源

研究人员推出了PixCon，一个新颖的半监督语义分割框架，旨在通过利用基础模型来提高准确性。PixCon采用清洁正例像素对比学习方法，并带有每类内存库，通过构建确保无污染的正例集。该方法旨在更有效地构建嵌入空间，在PASCAL-VOC、Cityscapes和ADE20K等数据集上提供优于现有基线模型的性能。