Nyligen har man lagt fram metoder som fokuserar på erkännande av nätsemantiska betydelser. Dessa metoder behöver vanligtvis förkunskaper från träningsdatasetet, men när träningsdatasetets storlek är liten, eller maskorna är för komplexa, kommer segmenteringsprestandan i hög grad att uppnås. Genom detta dokument införs en strategi för segmentering och märkning av semantiska maskor som omfattar kunskap som förmedlas av både segmenterade, märkta maskor och osegmenterade, omärkta maskor. En villkorlig Random Fields (CRF) baserad objektiv funktion som mäter konsekvensen av etiketter och ansikten, etiketter av angränsande ansikten föreslås. För att implantera informationen från de omärkta maskorna lägger vi till en omärkt villkorlig entropi i den objektiva funktionen. Med entropin är den objektiva funktionen inte konvex och svår att optimera, så vi modifierar Virtual Evidence Boosting (VEB) för att lösa det halvövervakade problemet effektivt. Vårt tillvägagångssätt ger bättre resultat än de metoder som endast använder begränsade märkta maskor, särskilt när det finns många omärkta maskor. Metoden minskar både den totala systemkostnaden och de kostnader för mänsklig märkning som krävs under utbildningen. Vi visar också att kombinationen av kunskap från märkta och omärkta maskor överträffar varandra genom att använda vilken typ av maskor som helst.
REF föreslår en semi-övervakad modell för optimering av villkorat Random Field (CRF) för nätsegmentering.
Semi-supervised Mesh Segmentation and Labeling
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}