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AdvSemiSeg: 利用生成对抗实现半监督语义分割

时间:2025-07-23    作者:游乐小编    

本项目基于PaddlePaddle复现半监督语义分割论文,含分割与判别网络。训练结合标注与未标注图像,用不同损失函数。以ResNet101+Deeplabv2在VOC2012、1/8标签率下,复现指标70.4 miou,超论文69.5 miou。

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项目说明

Reproduction of Paper "Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation" with PaddlePaddle.

本项目对半监督语义分割领域的经典论文“Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation”基于PaddlePaddle进行了复现,达到了论文指标。

AdvSemiSeg是半监督语义分割领域最早的文章之一。与弱监督领域通常采用的分类级标签数据和分类级损失函数不同,半监督学习更强调少量有标签数据与大量无标签数据的结合,其核心在于如何通过有标签数据更好地挖掘无标签数据的监督信息,从而达到提升模型性能而降低人力支出的目的。

方法流程

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模型包括两个模块

分割网络

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