Buchumschlag

Meta-Semi: A Meta-learning Approach for Semi-supervised Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Yulin, Guo, Jiayi, Song, Shiji, Huang, Gao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2020
Schlagworte:	Machine Learning Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition
von: Du, Chaoqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Urban Representation Learning for Fine-grained Economic Mapping: A Semi-supervised Graph-based Approach
von: Cao, Jinzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recent Deep Semi-supervised Learning Approaches and Related Works
von: Kim, Gyeongho
Veröffentlicht: (2021)

Dynamic Sub-graph Distillation for Robust Semi-supervised Continual Learning
von: Fan, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RelationMatch: Matching In-batch Relationships for Semi-supervised Learning
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scaling Up Semi-supervised Learning with Unconstrained Unlabelled Data
von: Roy, Shuvendu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Semi-supervised Concept Bottleneck Models
von: Hu, Lijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SST: Self-training with Self-adaptive Thresholding for Semi-supervised Learning
von: Zhao, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do not trust what you trust: Miscalibration in Semi-supervised Learning
von: Mishra, Shambhavi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EfficientTrain++: Generalized Curriculum Learning for Efficient Visual Backbone Training
von: Wang, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SeFAR: Semi-supervised Fine-grained Action Recognition with Temporal Perturbation and Learning Stabilization
von: Huang, Yongle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diversify and Conquer: Open-set Disagreement for Robust Semi-supervised Learning with Outliers
von: Kong, Heejo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Divide-and-Conquer for Enhancing Unlabeled Learning, Stability, and Plasticity in Semi-supervised Continual Learning
von: Duan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semi-supervised Counting via Pixel-by-pixel Density Distribution Modelling
von: Lin, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Constructing and Exploring Intermediate Domains in Mixed Domain Semi-supervised Medical Image Segmentation
von: Ma, Qinghe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VCC-INFUSE: Towards Accurate and Efficient Selection of Unlabeled Examples in Semi-supervised Learning
von: Fang, Shijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Location-based Radiology Report-Guided Semi-supervised Learning for Prostate Cancer Detection
von: Chen, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neighbor Does Matter: Density-Aware Contrastive Learning for Medical Semi-supervised Segmentation
von: Tang, Feilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Flexible Distribution Alignment: Towards Long-tailed Semi-supervised Learning with Proper Calibration
von: Aimar, Emanuel Sanchez, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Semi-supervised learning for generalizable intracranial hemorrhage detection and segmentation
von: Lin, Emily, et al.
Veröffentlicht: (2021)

BaCon: Boosting Imbalanced Semi-supervised Learning via Balanced Feature-Level Contrastive Learning
von: Feng, Qianhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weakly Semi-supervised Tool Detection in Minimally Invasive Surgery Videos
von: Fujii, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SimPro: A Simple Probabilistic Framework Towards Realistic Long-Tailed Semi-Supervised Learning
von: Du, Chaoqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Re-node Self-training Approach for Deep Graph-based Semi-supervised Classification on Multi-view Image Data
von: Bi, Jingjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Negative Evidential Deep Learning for Open-set Semi-supervised Learning
von: Yu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Meta-Sparsity: Learning Optimal Sparse Structures in Multi-task Networks through Meta-learning
von: Upadhyay, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniTTA: Unified Benchmark and Versatile Framework Towards Realistic Test-Time Adaptation
von: Du, Chaoqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semi-off-Policy Reinforcement Learning for Vision-Language Slow-Thinking Reasoning
von: Shen, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting Semi-supervised Adversarial Robustness via Noise-aware Online Robust Distillation
von: Wu, Tsung-Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing SAM with Efficient Prompting and Preference Optimization for Semi-supervised Medical Image Segmentation
von: Konwer, Aishik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta ControlNet: Enhancing Task Adaptation via Meta Learning
von: Yang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Uni-AdaFocus: Spatial-temporal Dynamic Computation for Video Recognition
von: Wang, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Semi-supervised Segmentation Beyond Accuracy: Reliability and Robustness
von: Landgraf, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OwMatch: Conditional Self-Labeling with Consistency for Open-World Semi-Supervised Learning
von: Niu, Shengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semi-Supervised Learning with Multi-Head Co-Training
von: Chen, Mingcai, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Learning to Predict Gradients for Semi-Supervised Continual Learning
von: Luo, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Supercm: Revisiting Clustering for Semi-Supervised Learning
von: Singh, Durgesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ProxyFL: A Proxy-Guided Framework for Federated Semi-Supervised Learning
von: Chen, Duowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Performance Evaluation of Semi-supervised Learning Frameworks for Multi-Class Weed Detection
von: Li, Jiajia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Adaptor for Triggering Semi-Supervised Learning to Out-of-Box Serve Deep Image Clustering
von: Duan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)