«`html
Улучшение эффективности сегментации: единый подход к ограниченному по меткам обучению в 2D и 3D модальностях данных
Лейбл-эффективная сегментация выделилась как ключевая область исследований, особенно в семантической сегментации облаков точек. В то время как техники глубокого обучения продвинули эту область, зависимость от масштабных наборов данных с попиксельной разметкой остается значительным вызовом. Недавние методы исследовали слабую надзорную разметку, аннотации человека и такие техники, как отклоненное самодистилляция, регуляризация согласованности и обучение без учителя для решения этой проблемы. Ложные метки также стали популярной стратегией для использования неразмеченных данных.
Технические решения
Список технических решений методов обучения
- Энтропийный метод (ЭР)
- Минимизация энтропии
- Регуляризация согласованности
- Метод псевдо-разметки (pseudo-labeling)
- Регулирование энтропии и выравнивание распределения
Действующие научные методы проводились сложными процессами обучения и в основном сосредотачивались на сегментации 2D изображений. Тем временем 3D-область, которая часто имеет дело с очень разреженной разметкой, остается малоисследованной. Подходы полу-надзорной сегментации, включая минимизацию энтропии и регуляризацию согласованности, показали свою эффективность. Однако уникальные проблемы 3D облаков точек требуют разработки более общих, модально-независимых методов сегментации, способных эффективно обрабатывать как 2D, так и 3D данные, с целью улучшения подавления шума и эффективности разметки.
ERDA: Энтропийная регуляризация и выравнивание распределения
ERDA предлагает комбинированный подход к обучению и генерации псевдо-меток, с использованием методов ЭР и ДА для сегментации моделей. Это позволяет улучшить качество псевдо-меток, расширить применение метода в различных настройках эффективной разметки и превзойти полностью управляемые базовые методы при минимальной истинной разметке.
Преимущества и применение
ERDA продемонстрировал высокую производительность в различных настройках разметки на различных наборах данных, превосходя полностью управляемые базовые методы. Даже при наличии ограниченного набора данных ERDA показывает превосходные результаты в 2D и 3D моделях.
Замечания о продукте:
ERDA демонстрирует свою эффективность в этиктовании данных в 2D и 3D моделях. В 2D сегментации ERDA заметно улучшает производительность. В 3D задачах достигнуты значительные улучшения производительности, ERDA превосходит многие полностью управляемые методы с использованием всего 1% меток.
Обратная связь:
В целом, ERDA продвигает разметку и обучение, достигая передовых результатов в различных наборах данных и модальностях.
«`
