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随机平滑法中的自适应分层认证用于分割
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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
本文提出了一种新颖、更通用和实用的自适应分层认证方法用于图像语义分割。该方法在多级分层标签空间中进行认证，并引入了基于认证信息增益度量的评估策略。实验证明，该自适应算法能够实现更高的认证信息增益和更低的弃权率。
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关键要点
- 提出了一种新颖的自适应分层认证方法用于图像语义分割。
- 该方法在多级分层标签空间中进行认证，涵盖细粒度到粗粒度级别。
- 引入了基于认证信息增益度量的评估策略。
- 实验证明该自适应算法实现了更高的认证信息增益。
- 该算法具有更低的弃权率，相比于当前最先进的认证方法及其非自适应版本。
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