深度 学习有什么关系？强化学习:类似于监督学习，通过不断摸索获得好的策略学习 。什么是机器学习？使用不可靠伪标签的半监督语义分割CVPR2022半监督语义分割的关键是给无标签图像的像素分配足够多的伪标签，第五天总结笔记210类基于深度-3/segmention model第一类:FCN(完全卷积网络)简介；FCN是一种端到端深度 学习图像分割算法，允许网络预测像素，直接获取labelmap传统cnn的缺点:存储开销大，效率低，像素块的大小限制了感知区域的大小，FCN改变了什么？经典的cnn使用全连接层，在卷积层之后得到整个输入图像的固定长度的概率向量，适用于图像分类和回归任务，softmax后可以得到类别概率信息，但这种概率信息是一维的，只能代表整幅图像的类别，所以这种全连接方法不适合图像分割 。
1、使用不可靠伪标签的半监督 语义分割CVPR2022半监督语义分割的关键是给未标记图像的像素分配足够多的伪标记 。常见的做法是选择置信度高的预测作为假真值 ， 但这样会导致一个问题，即大部分像素可能因为不可靠而无法使用 。我们相信每个像素对于模型训练都是重要的，即使它的预测是模糊的 。直觉上，不可靠的预测可能会在顶部类别(即概率最高的类别)中混淆，但它应该对不属于其他类别的像素有信心 。
基于这种认识，我们开发了一个有效的管道来充分利用未标记的数据 。具体来说，我们通过预测熵来分离可靠和不可靠像素，将每个不可靠像素推入由负样本组成的类别队列中，并尝试用所有候选像素来训练模型 。考虑到训练的进化，预测变得越来越精确 ， 我们自适应地调整可靠和不可靠划分的阈值 。在各种基准和训练环境下的实验结果表明 ， 我们的方法优于最先进的替代方法 。
【深度学习语义分析 seg】
2、什么是机器 学习?和 深度 学习是什么关系? 1 。Machine 学习是人工智能技术的补充，常用的算法有几种:发现决策树、随机森林算法、神经网络machine 学习算法通常分为以下三类:有监督的学习:需要从标记数据中学习或建立模式 。无监督学习:数据是无标签的，机器学习算法需要先对数据进行分类，然后对数据结构进行描述，使复杂的数据看起来简单，从而开展后续工作分析 。强化学习:类似于监督学习，通过不断摸索获得好的策略学习 。
3、第五天综述笔记210大类基于 深度 学习的 segmentationmodel第一类:FCN简介(完全卷积网络)；FCN是一种端到端深度 学习图像分割算法，允许网络预测像素，直接获取labelmap传统cnn的缺点:存储开销大 ， 效率低，像素块的大小限制了感知区域的大小 。FCN改变了什么？经典的cnn使用全连接层 ， 在卷积层之后得到整个输入图像的固定长度的概率向量，适用于图像分类和回归任务，softmax后可以得到类别概率信息，但这种概率信息是一维的，只能代表整幅图像的类别，所以这种全连接方法不适合图像分割 。
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