11:35
官方账号arXiv cs.LG@Nikolai Röhrich, Julian Gleißner, Ahmed H. A. Ibrahim, Silvan Mertes, Tobias Huber
推荐理由：搞语义分割的可以试试这个，它只增强模型犯难的区域，在几个自动驾驶数据集上提点挺明显，尤其是稀有类别。
Cityscapes
共 1 条相关 AI 资讯
7月1日
11:35
该论文提出一种不确定性引导的合成上下文增强策略，利用基线分割器的预测熵识别不确定语义区域，仅对互补视觉上下文进行修补。在Cityscapes、UAVID和BDD100K数据集上，微调后mIoU分别提升1.2%、2.1%和1.8%，尤其在公交车、火车和汽车等稀有类别上增益最大。该方法无需外部模型，严格保持标签有效性，且计算损失时仅基于原始像素。