FATE: A Prompt-Tuning-Based Semi-Supervised Learning Framework for Extremely Limited Labeled Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Hezhao, Lu, Yang, Li, Mengke, Zhang, Yiqun, Gowda, Shreyank N, Gong, Chen, Wang, Hanzi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
SECOS: Semantic Capture for Rigorous Classification in Open-World Semi-Supervised Learning
di: Liu, Hezhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Hezhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
CAPT: Class-Aware Prompt Tuning for Federated Long-Tailed Learning with Vision-Language Model
di: Hou, Shihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hou, Shihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Is Temporal Prompting All We Need For Limited Labeled Action Recognition?
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mind the Gap: Confidence Discrepancy Can Guide Federated Semi-Supervised Learning Across Pseudo-Mismatch
di: Liu, Yijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Anyone Can Jailbreak: Prompt-Based Attacks on LLMs and T2Is
di: Mustafa, Ahmed B, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mustafa, Ahmed B, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Data Dropout: Towards Self-Regulated Learning in Deep Neural Networks
di: Gahir, Amar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gahir, Amar, et al.
Pubblicazione: (2026)
CC-SAM: SAM with Cross-feature Attention and Context for Ultrasound Image Segmentation
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
Masks and Manuscripts: Advancing Medical Pre-training with End-to-End Masking and Narrative Structuring
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
Telling Stories for Common Sense Zero-Shot Action Recognition
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2023)
Distribution-Based Masked Medical Vision-Language Model Using Structured Reports
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2025)
Continual Learning Improves Zero-Shot Action Recognition
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
Virtual Category Learning: A Semi-Supervised Learning Method for Dense Prediction with Extremely Limited Labels
di: Chen, Changrui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Changrui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improving Visual Prompt Tuning by Gaussian Neighborhood Minimization for Long-Tailed Visual Recognition
di: Li, Mengke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Mengke, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prototype-Enhanced Confidence Modeling for Cross-Modal Medical Image-Report Retrieval
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reimagining Reality: A Comprehensive Survey of Video Inpainting Techniques
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transitive Vision-Language Prompt Learning for Domain Generalization
di: Wang, Liyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Liyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Compression as an Adversarial Amplifier Through Decision Space Reduction
di: Evans, Lewis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Evans, Lewis, et al.
Pubblicazione: (2026)
CARE: Class-Adaptive Expert Consensus for Reliable Learning with Long-Tailed Noisy Labels
di: Li, Mengke, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Mengke, et al.
Pubblicazione: (2026)
FE-Adapter: Adapting Image-based Emotion Classifiers to Videos
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning from Imperfect Text Guidance: Robust Long-Tail Visual Recognition with High-Noise Label
di: Li, Mengke, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Mengke, et al.
Pubblicazione: (2026)
PRO-VPT: Distribution-Adaptive Visual Prompt Tuning via Prompt Relocation
di: Shang, Chikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shang, Chikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
ZeroDiff++: Substantial Unseen Visual-semantic Correlation in Zero-shot Learning
di: Ye, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Low-Effort Jailbreak Attacks Against Text-to-Image Safety Filters
di: Mustafa, Ahmed B, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mustafa, Ahmed B, et al.
Pubblicazione: (2026)
Leveraging Semi-Supervised Learning to Enhance Data Mining for Image Classification under Limited Labeled Data
di: Shen, Aoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shen, Aoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interpretable Zero-shot Learning with Infinite Class Concepts
di: Ye, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ye, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Watt For What: Rethinking Deep Learning's Energy-Performance Relationship
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adversarial Robustness in Zero-Shot Learning:An Empirical Study on Class and Concept-Level Vulnerabilities
di: Peng, Zhiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Zhiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Progressive Data Dropout: An Embarrassingly Simple Approach to Faster Training
di: Sathiyanarayanan, Shriram M, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sathiyanarayanan, Shriram M, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adversarial Augmentation Training Makes Action Recognition Models More Robust to Realistic Video Distribution Shifts
di: Kim, Kiyoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Kiyoon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty-Aware Label Refinement on Hypergraphs for Personalized Federated Facial Expression Recognition
di: Ding, Hu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ding, Hu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pseudo-Labeling Based Practical Semi-Supervised Meta-Training for Few-Shot Learning
di: Dong, Xingping, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Dong, Xingping, et al.
Pubblicazione: (2022)
SemiETPicker: Fast and Label-Efficient Particle Picking for CryoET Tomography Using Semi-Supervised Learning
di: Wang, Linhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Linhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Active Self-Semi-Supervised Learning for Few Labeled Samples
di: Wen, Ziting, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wen, Ziting, et al.
Pubblicazione: (2022)
Bridging the Projection Gap: Overcoming Projection Bias Through Parameterized Distance Learning
di: Zhang, Chong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Chong, et al.
Pubblicazione: (2023)
nnFilterMatch: A Unified Semi-Supervised Learning Framework with Uncertainty-Aware Pseudo-Label Filtering for Efficient Medical Segmentation
di: Yang, Yi
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Yi
Pubblicazione: (2025)
HACMatch Semi-Supervised Rotation Regression with Hardness-Aware Curriculum Pseudo Labeling
di: Li, Mei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Mei, et al.
Pubblicazione: (2026)
GuidedNet: Semi-Supervised Multi-Organ Segmentation via Labeled Data Guide Unlabeled Data
di: Zhao, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
SelfPrompt: Confidence-Aware Semi-Supervised Tuning for Robust Vision-Language Model Adaptation
di: Roy, Shuvendu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roy, Shuvendu, et al.
Pubblicazione: (2025)
ProPL: Universal Semi-Supervised Ultrasound Image Segmentation via Prompt-Guided Pseudo-Labeling
di: Chen, Yaxiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yaxiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
FATE: Full-head Gaussian Avatar with Textural Editing from Monocular Video
di: Zhang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
SECOS: Semantic Capture for Rigorous Classification in Open-World Semi-Supervised Learning
di: Liu, Hezhao, et al.
Pubblicazione: (2026) -
CAPT: Class-Aware Prompt Tuning for Federated Long-Tailed Learning with Vision-Language Model
di: Hou, Shihao, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Is Temporal Prompting All We Need For Limited Labeled Action Recognition?
di: Gowda, Shreyank N, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Mind the Gap: Confidence Discrepancy Can Guide Federated Semi-Supervised Learning Across Pseudo-Mismatch
di: Liu, Yijie, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Anyone Can Jailbreak: Prompt-Based Attacks on LLMs and T2Is
di: Mustafa, Ahmed B, et al.
Pubblicazione: (2025)