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https://jiaoml1996.github.io/2019/01/08/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E3%80%8AAdversarial-Learning-for-Semi-Supervised-Semantic-Segmentation%E3%80%8B/#more
题目《Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation》摘要我们提出了一种使用对抗性网络进行半监督语义分割的方法。然而现在大多数判别器被训练以用来辨别输入图像是真实的还是假的,我们以完全卷积的方式设计一个鉴别器,以便在考虑空间分辨率的情况下区分ground truth分割分布的预测概率图。我们表明,通过将对抗性损失与所提出
测试
https://jiaoml1996.github.io/2019/01/08/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E3%80%8AAdversarial-Learning-for-Semi-Supervised-Semantic-Segmentation%E3%80%8B/#more
题目《Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation》摘要我们提出了一种使用对抗性网络进行半监督语义分割的方法。然而现在大多数判别器被训练以用来辨别输入图像是真实的还是假的,我们以完全卷积的方式设计一个鉴别器,以便在考虑空间分辨率的情况下区分ground truth分割分布的预测概率图。我们表明,通过将对抗性损失与所提出