“`html

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

Методы машинного обучения, такие как псевдо-маркировка и техники регуляризации, позволяют улучшить сегментацию с ограниченным количеством маркированных данных. Новый подход под названием ERDA предлагает решение для улучшения сегментации в 2D и 3D модальностях, учитывая шум и различия в псевдо-метках, что приводит к более надежным прогнозам модели.

Практические решения и ценность

ERDA позволяет улучшить сегментацию в 2D и 3D модальностях, превосходя полностью контролируемые методы с минимальным количеством настоящих маркировок. Экспериментальные результаты подтверждают превосходство ERDA в различных сценариях и наборах данных, что делает его значительным вкладом в область ограниченного маркирования данных.

ERDA значительно улучшает производительность в 2D сегментации в условиях отсутствия надзора. Для 3D задач достигаются заметные улучшения, превосходящие другие методы. ERDA также демонстрирует превосходство в условиях ограниченных данных, что подтверждает его надежность. В целом, ERDA продвигает ограниченное маркирование данных, достигая передовых результатов в различных наборах данных и модальностях.

ERDA представляет собой новый подход к ограниченному маркированию данных, обеспечивающий превосходную производительность в 2D и 3D модальностях. Подход ERDA позволяет лучше использовать немаркированные данные, уменьшая шум в псевдо-метках и выравнивая их с прогнозами модели. Экспериментальные результаты подтверждают превосходство ERDA в различных наборах данных и модальностях, превосходя полностью контролируемые методы.

“`