概述:弱标记+少量注释样本的混合监督 即可达到与完全监督相当的性能
提出了一种用于异常检测的深度学习模型,该模型在图像级标签的弱监督下进行训练,同时在像素级标签可用时利用完全监督。
方法:通过改变所需标签的数量和细节,提供了在标注成本和分类性能之间最合适的折衷的方案。混合监督是通过实现具有两个子网络的端到端架构来实现的,这两个子网络利用第一子网络中的像素级注释和第二子网
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