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半监督语义分割遇到遮蔽建模：保真细粒度地域学习在一致性规范化中的重要性
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内容提要
本文介绍了一种名为ConMatch的新型半监督学习框架，利用一致性正则化和伪标签置信度来提高性能。通过实验证明了ConMatch的有效性。
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关键要点
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介绍了一种名为ConMatch的新型半监督学习框架。
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ConMatch利用一致性正则化和伪标签置信度来提高模型性能。
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该方法通过弱增强视图作为锚点，提出新的伪标签置信度度量方法。
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包括非参数方法和参数方法，首次在网络内学习伪标签置信度。
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ConMatch可以与现有的半监督学习方法结合，持续提高性能。
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通过实验和消融研究证明了ConMatch的有效性。
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