基于导数标签传播的半监督语义分割
计算机视觉与模式识别
2025-08-05 v1
摘要
半监督语义分割利用有限的标记图像，有助于减轻沉重的标注负担。虽然伪标签策略取得了令人鼓舞的结果，但仍有提升伪标签可靠性的余地。因此，我们开发了一个称为DerProp的半监督框架，配备一种新的导数标签传播来纠正不完美的伪标签。我们的标签传播方法对像素级特征向量施加离散导数运算作为额外的正则化，从而生成严格的正则化相似性度量。这样有效地缓解了相同相似性对应不同特征的病态问题，通过约束解的空间来实现。开展了大量实验以验证我们设计的合理性，并展示了我们优于其他方法的优势。代码可在 https://github.com/ForawardStar/DerProp/ 上获取。
引用
@article{arxiv.2508.02254,
title = {Semi-Supervised Semantic Segmentation via Derivative Label Propagation},
author = {Yuanbin Fu and Xiaojie Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02254},
year = {2025}
}