重新审视网络扰动在半监督语义分割中的应用

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本研究针对半监督语义分割中弱-强一致性正则化技术与网络扰动结合不足的问题，提出了一种新的网络扰动方法，以扩展现有的弱-强一致性正则化，特别是针对未标记数据。同时，我们引入了不稳定的标记数据学习过程，开发了一个名为MLPMatch的高效框架，验证其在Pascal VOC和Cityscapes数据集上的先进性能，推动了该领域的发展。

半监督
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