这里提出了一种用于医学图像半监督分割的新方法- RCPS（校正对比伪监督）。通过引入两种校正方法（不确定性估计法和一致性正则化），提高了伪监督模型的性能。实验表明，所提出的 RCPS 大大提高了分割性能，并优于最先进的半监督分割方法。之前也是做医疗的所以关注一下Paper: RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-S
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2024-02-15 17:22:28
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不确定性感知自集成模型Uncertainty-Aware Self-ensembling Model for Semi-supervised 3D Left Atrium Segmentation 医学图像的分割标签需要专业医师标注，获取代价昂贵，而无标签的数据有很多。半监督学习则是将少量有标注的数据和大量无标注的数据直接输入到网络中，构建一致性损失或者多任务学习，达到比单独用有标注数据集更好的结
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2024-05-23 12:18:02
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## Android 半遮挡界面
在Android开发中，有时候我们需要实现一种特殊的界面效果，即部分界面元素被遮挡住一部分，但仍然可以看到一部分内容。这种效果通常被称为半遮挡界面。本文将介绍如何实现这种效果，并提供相应的代码示例。
### 实现思路
实现半遮挡界面的基本思路是在布局中添加一个遮挡层（即覆盖在原内容上方的一层），然后通过设置透明度和裁剪等方式，将部分内容显示出来。可以通过以下
原创
2023-08-24 15:55:44
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1.监督，无监督，半监督学习介绍在正式介绍实现半监督学习之前，我在这里首先介绍一下监督学习（supervised learning），半监督学习（semi-supervised learning）和无监督学习（unsupervised learning）的区别。监督学习是指在训练集中包含训练数据的标签（label），比如类别标签，位置标签等等。最普遍使用标签学习的是分类任务，对于分类任务，输入给网
今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣！假设我们有一个大的标记图像数据集。我们想使用这些数据来构建一个模型，进行图像分类的任务，解决这个问题的标准方法是构建卷积神经网络 (CNN)。CNN 已被证明在使用大型数据集进行训练时可以提供最先进的结果。下面就是一个非常重要的问题，如果我们没有大型标记数据集怎么办？例如我们工作中的分类
摘要以往的视频对象分割(VOS)工作都是在密集标注的视频上进行训练。然而，获取像素级别的注释是昂贵且耗时的。在这项工作中，我们证明了在稀疏标注的视频上训练一个令人满意的VOS模型的可行性——在性能保持不变的情况下，每个训练视频只需要两个标记帧。我们将这种新颖的训练范式称为two-shot视频对象分割，简称two-shot VOS。其基本思想是在训练过程中为无标签帧生成伪标签，并在有标签和伪标签数据
作者| I. Zeki Yanlniz, Herve Jegou, Kan Chen, Manohar Paluri, Dhruv Mahajan【导读】本文提出了一种十亿级数据规模的半监督图像分类模型，通过使用教师-学生架构以及一个小规模的带标签数据集，作者提出了一个基于卷积神经网络的半监督学习方法。另外，作者对模型的不同架构和模型参数进行了消融实验，并提出了一些构建半监督学习模型的建议。摘要本
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2024-04-23 11:31:52
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摘要：本文提出了一种针对文字识别的多模态半监督方法，具体来说，作者首先使用teacher-student网络进行半监督学习，然后在视觉、语义以及视觉和语义的融合特征上，都进行了一致性约束。作者： Hint 。摘要直到最近，公开的真实场景文本图像的数量仍然不足以训练场景文本识别器。因此，当前大多数的训练方法都依赖于合成数据并以全监督的方式运行。然而，最近公开的真实场景文本图像的数量显着增加，包括大量
《半监督医学影像分割综述》引言两种不同类型的图像分割问题。相应的语义类对每个像素进行分类，从而给图像中属于这个类的所有对象或区域一个相同的类标签。实例分割试图更进一步，试图区分同一类的不同出现内容提供了半监督SS方法的最新分类以及对它们的描述。对文献中最广泛使用的数据集进行了广泛的最先进的半监督分割方法的实验。讨论了所获得的结果，当前方法的优点和缺点，该领域的挑战和未来的工作方向。背景问题阐述半监
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2024-04-02 09:54:39
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半监督节点分类：标签传播和消息传递半监督节点分类问题的常见解决方法：特征工程图嵌入表示学习标签传播图神经网络基于“物以类聚，人以群分”的Homophily假设，讲解了Label Propagation、Relational Classification（标签传播）、Iterative Classification、Correct & Smooth（C & S）、Loopy Beli
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2024-04-25 21:41:15
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文章目录原标题：如何用图卷积网络在图上进行深度学习第二部分 用谱图卷积进行半监督学习简单回顾谱图卷积加权和聚合求和法均值法谱方法用GCNs进行半监督分类对Zachary空手道俱乐部进行社团预测Zachary空手道俱乐部MXNet中的谱图卷积建立图卷积网络训练GCN可视化特征表示1表示2还有啥？参考文献 原标题：如何用图卷积网络在图上进行深度学习第二部分 用谱图卷积进行半监督学习在图上进行
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2024-02-26 15:54:15
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Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results The pipeline of the mean-teacher framework for classification
研究背景随着人工智能技术在医
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2024-01-05 20:23:35
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# MySQL 图像界面介绍
MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，它提供了命令行界面来操作数据库。然而，对于一些用户来说，使用命令行界面可能不够直观和便捷。因此，一些图像界面工具被开发出来，帮助用户更轻松地管理 MySQL 数据库。
## MySQL 图像界面的优势
MySQL 图像界面相比于命令行界面有以下优势：
1. **直观性**：图像界面通常采用图形化界面，更加直观，用户
原创
2024-03-31 06:20:07
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# MySQL图形界面介绍
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统。在开发和管理MySQL数据库时，我们经常需要使用图形用户界面（GUI）来简化操作和提高效率。本文将介绍一些常用的MySQL图形界面工具，并提供相关的代码示例。
## 1. MySQL图形界面工具简介
MySQL图形界面工具可以帮助我们可视化地管理数据库，执行SQL查询和操作表等任务。下面是几种常见的MySQL图形界面
原创
2023-08-30 11:48:51
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图像处理之半调色融合 图像处理中错误扩散，抖动算法在在数字半调技术中有着重要的应用，是报纸，黑白 打印机等输出设备常常采用的技术。常见的图像半调技术有矩阵错误扩散，弗洛伊德- 斯坦德伯格错误扩散，空间填充曲线采样错误扩散等。本文借助半调算法，实现两张 图像的融合，将背景纹理融合到目标图像中，创造惊艳的图像处理效果。 算法基本思想： 读取纹理图像像素点P(x,y)与目标
原创
2012-10-26 21:40:00
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这里提出了一种用于医学图像半监督分割的新方法- RCPS（校正对比伪监督）。通过引入两种校正方法（不确定性
原创
2024-07-31 12:03:10
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1—linux系统的用户界面 <1>图形界面①GNOME(GNU Network Object Model Environment,GNU网络对象模型环境)，GNOME桌面套件中的文本编辑程序：gedit。Gedit支持行号显示、标签页编辑、源代码语法高亮、多字符集支持等功，是在图形界面中用于查看和修改系统配置、源代码编辑的理想工
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2024-04-25 14:50:25
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很多时候我们会把拍摄的照片存在电脑上或者手机里，但是由于现在的拍摄设备越来越强大，拍摄出来的照片也越来越清晰，因此照片体积也越来越大，不仅传输起来不方便，还会占用非常多的存储空间，那么这个问题应该如何解决呢？其实很简单，这里来交给大家三个办法，能够轻松将图片压缩变小，下面一起来看看怎么解决吧。1.使用画图等电脑自带工具画图是每个电脑上必带的工具之一，其实画图也可以压缩图片，对于常见的jpg、png
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2024-03-23 09:24:35
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原文：Sohn K, Berthelot D, Carlini N, et al. Fixmatch: Simplifying semi-supervised learning with consistency and confidence[J]. Advances in neural information processing systems, 2020, 33: 596-608.源码：htt
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2024-04-23 08:55:07
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关闭Ubuntu桌面版GUI个人用于开发的Ubuntu虚拟机有个服务端集群，用不到GUI，且要复制多个，但是多个GUI一起开电脑吃不消，故找了下关
原创
2021-10-22 17:02:49
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