
AACL, a novel semi-supervised learning framework, significantly improves the accuracy of remote sensing image segmentation by effectively utilizing unlabeled data through innovative augmentation techniques, addressing the challenge of limited labeled data in this domain.


coremsg

adaptively-augmented-consistency-learning-aacl-a-semi-supervised-segmentation-framework-for-remote-sensing-images-with-enhanced-accuracy-using-limited-labeled-data


Adaptively Augmented Consistency Learning (AACL): A Semi-supervised Segmentation Framework for Remote Sensing Images with Enhanced Accuracy Using Limited Labeled Data


title_rewrite


本稿では、医療画像セグメンテーションにおける教師データ不足問題に取り組むため、Segment Anything Model (SAM) を既存の半教師あり学習フレームワークに統合した、SemiSAMと呼ばれる新規手法を提案する。


sam支援型整合性正則化による半教師あり医療画像セグメンテーションの強化-semisam


SAM支援型整合性正則化による半教師あり医療画像セグメンテーションの強化：SemiSAM
