动态标签注入用于不平衡工业缺陷分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了深度学习系统中多类语义分割的不平衡问题。提出了一种动态标签注入（DLI）算法，通过在输入批次中强制平衡缺陷分布，显著提高了模型的学习效果。实验结果表明，DLI在磁砖数据集上表现优于其他平衡损失方法，特别是在弱监督设置下。
本文提出了一种新的主动学习方法，通过增加较小类别的训练样本，改善了少数类别的性能。在不同预算下，模型的性能都有所提高。最优模型甚至超过了全监督基准模型。
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