多样的合作训练构建强力的半监督分割器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过探索协同训练的不同维度及其对抗同质化，我们的多样化协同训练在 Pascal 和 Cityscapes 数据集上大幅优于现有方法，通过仅使用 92、183 和 366 张标记图像，在 Pascal 数据集上取得了 mIoU 分别为 76.2%、77.7% 和 80.2% 的最佳结果，超过之前的最佳结果超过 5%。
通过多样化协同训练，在Pascal和Cityscapes数据集上取得了显著优势。使用92、183和366张标记图像，在Pascal数据集上的mIoU分别为76.2%、77.7%和80.2%，超过之前的最佳结果超过5%。
