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SegXAL：用于驾驶场景语义分割的可解释主动学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新算法，将半监督和主动学习相结合，通过少量有标签数据训练分割算法。在CamVid和CityScapes数据集上评估，仅使用12.1%和15.1%的标签数据，分别实现了95%以上的准确率。
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关键要点
- 提出了一种新算法，将半监督和主动学习相结合。
- 通过少量有标签数据训练分割算法。
- 用自我训练方法替换半监督学习的平均教师方法，以处理带有噪声的标签。
- 增强神经网络的能力来查询有用的数据。
- 在CamVid和CityScapes数据集上评估，仅使用12.1%和15.1%的标签数据。
- 分别实现了95%以上的准确率。
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