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аналитика - Semi-überwachte semantische Segmentierung
Effiziente Korrektur von Mehrebenen-Pseudoetiketten durch Destillation nahegelegener Muster für semi-überwachte semantische Segmentierung
Durch den Einsatz von Graphnetzwerken zur Erfassung struktureller Beziehungen in semantischen und klassenbezogenen Graphen kann MLLC fehlerhafte Pseudoetiketten korrigieren und diskriminative Merkmalsdarstellungen fördern.
Effiziente semi-überwachte semantische Segmentierung von Fernerkundungsbildern durch entscheidungsvielfältige Netzwerke
Das Ziel des Artikels ist es, effiziente semi-überwachte Lernmethoden für die semantische Segmentierung von Fernerkundungsbildern zu entwickeln, indem die Präzision und Vielfalt der Pseudoetiketten während des Trainings erhöht werden.
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