基于pseudo label的语义分割

上传者: 38736562 | 上传时间: 2022-09-12 22:08:16 | 文件大小: 191KB | 文件类型: PDF
1.引言 在监督学习领域,人类已经取得了很大的进步,但这也意味着我们需要大量带标签的数据来训练模型,这些算法需要把这些数据扫描一遍又一遍来寻找最优模型参数。然而现实生产活动中,带标签的数据相对缺乏,海量的无标签数据没有得到充分利用,本篇博文将浅显的介绍下一种半监督方法——伪标签。 2.什么是伪标签 伪标签是将可靠的测试数据的预测结果添加到训练数据。伪标签的建立过程大概有五步:(1)利用训练数据建立模型;(2)预测未知测试数据集的标签;(3)在训练数据中加入可靠的测试数据预测值;(4)利用组合数据训练新模型或微调第一步中的模型;(5)使用新模型预测测试集数据。 3. 训练过程 本篇博文参考的是

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明