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基于SAM伪标签优化的半监督显著目标检测
1
作者
朱浩男
石艳娇
+1 位作者
张晴
崔柳
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第11期3258-3265,共8页
为了解决弱监督学习性能不足以及半监督学习在显著目标检测领域的系统性研究尚不充分的问题,提出了一种基于知识蒸馏的半监督显著目标检测算法。该算法在蒸馏过程中引入了分割万物模型,显著提升了教师模型的预测精度。训练阶段采用双分...
为了解决弱监督学习性能不足以及半监督学习在显著目标检测领域的系统性研究尚不充分的问题,提出了一种基于知识蒸馏的半监督显著目标检测算法。该算法在蒸馏过程中引入了分割万物模型,显著提升了教师模型的预测精度。训练阶段采用双分支边缘重建网络,并通过空间自适应归一化机制有效重建边缘特征,进一步优化显著目标的边界信息。在5个公共数据集上的大量实验结果表明,所提出的半监督学习方法不仅能够减小模型对监督信号的依赖,还展现出了优越的性能。
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关键词
显著目标检测
半监督学习
知识蒸馏
分割万物模型
双分支网络
边缘重建
空间自适应归一化
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职称材料
题名
基于SAM伪标签优化的半监督显著目标检测
1
作者
朱浩男
石艳娇
张晴
崔柳
机构
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第11期3258-3265,共8页
基金
上海市自然科学基金项目(21ZR1462600)
上海应用技术大学人才培育基金项目(ZQ2023-15)
上海应用技术大学科技发展基金项目(KJFZ2024-14)。
文摘
为了解决弱监督学习性能不足以及半监督学习在显著目标检测领域的系统性研究尚不充分的问题,提出了一种基于知识蒸馏的半监督显著目标检测算法。该算法在蒸馏过程中引入了分割万物模型,显著提升了教师模型的预测精度。训练阶段采用双分支边缘重建网络,并通过空间自适应归一化机制有效重建边缘特征,进一步优化显著目标的边界信息。在5个公共数据集上的大量实验结果表明,所提出的半监督学习方法不仅能够减小模型对监督信号的依赖,还展现出了优越的性能。
关键词
显著目标检测
半监督学习
知识蒸馏
分割万物模型
双分支网络
边缘重建
空间自适应归一化
Keywords
salient object detection
semi-supervised learning
knowledge distillation
segment anything model(SAM)
dualbranch network
edge reconstruction
spatial adaptive normalization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SAM伪标签优化的半监督显著目标检测
朱浩男
石艳娇
张晴
崔柳
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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