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基于伪标签的半监督语义分割综述
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了自我训练范式的半监督学习方法，通过使用标注数据训练教师模型，在未标注数据上生成伪标签，实现像素级准确模型。在Cityscapes、CamVid和KITTI数据集上取得最佳表现，并在跨域泛化任务上表现更好。提出了快速训练计划来加速分割模型的训练。
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关键要点
- 提出了一种半监督学习的方法，即自我训练范式。
- 通过用标注数据训练教师模型生成伪标签。
- 实现了像素级准确模型，监督程度较少。
- 在Cityscapes、CamVid和KITTI数据集上取得了最优表现。
- 在跨域泛化任务上表现更佳。
- 提出了一种快速训练计划以加速分割模型的训练。
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