
Durch den Einsatz von Graphnetzwerken zur Erfassung struktureller Beziehungen in semantischen und klassenbezogenen Graphen kann MLLC fehlerhafte Pseudoetiketten korrigieren und diskriminative Merkmalsdarstellungen fördern.


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Effiziente Korrektur von Mehrebenen-Pseudoetiketten durch Destillation nahegelegener Muster für semi-überwachte semantische Segmentierung


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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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Effiziente semi-überwachte semantische Segmentierung von Fernerkundungsbildern durch entscheidungsvielfältige Netzwerke
