基于习得形状先验的半监督实例分割
计算机视觉与模式识别
2023-09-12 v1
摘要
迄今为止，大多数实例分割方法基于监督学习，需要大量标注的目标轮廓作为训练真值。在此，我们提出一种基于形状先验搜索目标对象的框架。该形状先验模型由变分自编码器学习，仅需极少量训练数据：在我们的实验中，来自目标数据集的数十个对象形状块以及纯合成形状，便足以在三个细胞分割数据集中的两个上取得与可充分访问训练数据的监督方法相当的结果。我们采用合成形状先验的方法在所有三个数据集上均优于可访问有限领域特定训练数据的预训练监督模型。由于先验模型的学习需要形状块（无论真实或合成数据），我们称此框架为半监督学习。
引用
@article{arxiv.2309.04888,
title = {Semi-supervised Instance Segmentation with a Learned Shape Prior},
author = {Long Chen and Weiwen Zhang and Yuli Wu and Martin Strauch and Dorit Merhof},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.04888},
year = {2023}
}