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针对长尾半监督学习的不确定性感知采样
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的半监督语义分割视角，通过分析标记和无标记数据集的分布差异，提出了提高无标记数据的不确定性来改善模型推广能力的方法。设计了一种特别针对半监督语义分割的不确定性增强算法，并在实验中证实了其有效性。与其他方法相比，在常用基准数据集上取得了最新性能。
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关键要点
- 提出了一种新的半监督语义分割视角，分析标记和无标记数据集的分布差异。
- 发现标记和无标记数据集之间的分布差异不能忽视，即使它们来自相同的分布。
- 通过理论分析和实验证明，提高无标记数据的不确定性可以减小分布差异，提升模型的推广能力。
- 提出了两种策略，并设计了一种针对半监督语义分割的不确定性增强算法。
- 实验结果证实了算法和策略的有效性，插拔式不确定性增强器小巧高效，超参数鲁棒性强。
- 在常用基准数据集 Cityscapes 和 PASCAL VOC 2012 上取得了最新性能。
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