Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 3

Улучшение эффективности сегментации: единый подход к обучению на ограниченных метках данных 2D и 3D

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Улучшение эффективности сегментации: единый подход к ограниченному метками обучению в 2D и 3D модальностях данных

Основные проблемы эффективной сегментации включают ограниченное количество меток и разнообразие обработки данных в 2D и 3D модальностях. Недавние исследования предлагают новый подход, названный ERDA, который успешно решает эти проблемы. ERDA использует методы регуляризации энтропии и выравнивания распределения для оптимизации генерации псевдо-меток и обучения модели сегментации одновременно. Эти методы продемонстрировали превосходную производительность в различных условиях обучения с ограниченным количеством меток, превосходя полностью надзорные базовые линии с минимальным количеством настоящих меток, что представляет значительные достижения в направлении модально-агностических методов эффективной сегментации.

Преимущества метода ERDA:

Применимость к различным задачам сегментации с ограниченным количеством меток
Простая реализация, основанная на потерях на основе кросс-энтропии для упрощенного обучения
Превосходная производительность в 2D и 3D модальностях на различных наборах данных
Улучшение эффективности сегментации с использованием всего 1% меток

ERDA предлагает новый подход к генерации псевдо-меток, подходящих для использования как в 2D, так и в 3D данных. Его гибкость позволяет применять его к различным задачам сегментации с ограниченным количеством меток, включая полу-надзорные и условно-ненадзорные настройки. Проведенные эксперименты демонстрируют превосходство ERDA в различных условиях и средах, что подчеркивает его эффективность как в 2D, так и в 3D модальностях и делает значительный вклад в область эффективной сегментации.