评估对象图像的模糊对于提高对象识别和检索的性能至关重要。主要挑战在于缺乏具有可靠标签和有效学习策略的丰富图像。当前的数据集标记为有限且混乱的质量水平。为了克服这一限制，我们建议将成对图像之间的等级关系标记，而不是它们的质量水平，因为人类更容易标记，并建立具有可靠标签的大规模逼真的面部图像模糊评估数据集。基于此数据集，我们提出了一种仅以成对等级标签作为监督的方法来获得模糊分数。此外，为了进一步提高绩效，我们提出了一种基于四倍体排名一致性的自制方法，以更有效地利用未标记的数据。受监督和自我监督的方法构成了最终的半监督学习框架，可以端对端训练。实验结果证明了我们方法的有效性。

面部反欺骗（FAS）在确保人脸识别系统中起着至关重要的作用。经验上，给定图像，在该图像的不同视图上具有更一致的输出的模型通常更好地执行，如图1所示。通过这种令人兴奋的观察，我们猜想令人鼓舞的特征符合不同视图的一致性可能是提升FAS模型的有希望的方法。在本文中，我们通过增强FAS中的嵌入级和预测级别一致性正规（EPCR）来彻底探讨这种方式。具体地，在嵌入级别，我们设计了密集的相似性损失，以最大化两个中间特征映射的所有位置之间以自我监督的方式;虽然在预测级别，我们优化了两个视图的预测之间的均方误差。值得注意的是，我们的EPCR没有注释，可以直接融入半监督的学习计划。考虑到不同的应用方案，我们进一步设计了五种不同的半监督协议，以衡量半监督的FAS技术。我们进行广泛的实验表明EPCR可以显着提高基准数据集上几个监督和半监控任务的性能。代码和协议即将发布。

大多数现有的少量学习（FSL）方法都需要大量的元训练中标记数据，这是一个主要限制。为了减少标签的需求，已经为FSL提出了半监督的元训练设置，其中仅包括几个标记的样品和基础类别中的未标记样本数量。但是，此设置下的现有方法需要从未标记的集合中选择类吸引的样本选择，这违反了未标记集的假设。在本文中，我们提出了一个实用的半监督元训练环境，并使用真正的未标记数据。在新设置下，现有方法的性能显着下降。为了更好地利用标签和真正未标记的数据，我们提出了一个简单有效的元训练框架，称为基于元学习（PLML）的伪标记。首先，我们通过常见的半监督学习（SSL）训练分类器，并使用它来获取未标记数据的伪标记。然后，我们从标记和伪标记的数据中构建了几个射击任务，并在构造的任务上运行元学习以学习FSL模型。令人惊讶的是，通过在两个FSL数据集的广泛实验中，我们发现这个简单的元训练框架有效地防止了在有限的标记数据下FSL的性能降解。此外，从元培训中受益，提出的方法还改善了两种代表性SSL算法所学的分类器。

大型数据集对于深度学习模型的开发非常重要。此类数据集通常需要繁重的注释工作量，这是非常耗时和昂贵的。为了加速注释过程，可以采用多个注释器来标记数据的不同子集。但是，不同的注释器之间的不一致和偏差对模型培训有害，特别是对于定性和主观的任务。在本文中解决了这一挑战，我们提出了一种新的对比回归框架来解决每个样本的不相交的注释问题仅由一个注释器和多个注释器标记在数据的不相交子集上工作。要考虑到注释器内的一致性和间歇委员会间不一致，使用了两种策略。过度，应用基于对比的损失来学习相同注释者的不同样本之间的相对排名，假设排名来自相同注释器的样本是一致的。其次，我们应用渐变反转层以学习不变的稳健表示到不同的注释器。对面部表情预测任务的实验，以及图像质量评估任务，验证了我们提出的框架的有效性。

尽管在细粒度的视觉分类（FGVC）上进行了巨大的进步，但目前的方法仍然依赖于全面监督的范式，呼叫充足的专家标签。半监督学习（SSL）技术，从未标记的数据获取知识，提供了相当大的手段，并为粗粒度问题表示了很大的承诺。但是，退出SSL范例主要假设分销（即，类别对齐的）未标记数据，这在重新提出FGVC时阻碍了其有效性。在本文中，我们提出了一种专门针对半监督FGVC的分发数据工作的新颖设计，即“将它们联系在”。我们拆除了所有细粒度类别自然遵循等级结构的重要假设（例如，“AVES”的所有鸟类的“AVES”的系统发育树）。因此，我们可以在单个样本上运行，而是可以将该树结构内的示例关系预测为SSL的优化目标。除此之外，我们进一步推出了这两种策略，这些树结构唯一带来了唯一的一致性正则化和可靠的伪关系。我们的实验结果表明，（i）所提出的方法产生良好的鲁棒性，与分发数据产生良好的稳健性，（ii）它可以配备现有技术，提高它们的性能，从而产生最先进的结果。代码可在https://github.com/pris-cv/relmatch提供。

在本文中，我们提出了一种新的共同学习框架（COSSL），具有解耦的表示学习和分类器学习，用于实施SSL。为了处理数据不平衡，我们为分类器学习设计了尾级功能增强（TFE）。此外，Imbalanced SSL的当前评估协议仅针对均衡测试集，在现实世界方案中具有有限的实用性。因此，我们进一步在各种转移试验分布下进行了综合评价。在实验中，我们表明我们的方法优于大量移位的分布，在基准数据集中实现最先进的性能，从CiFar-10，CiFar-100，Imagenet到食品-101。我们的代码将公开可用。

Open-World实例细分（OWIS）旨在从图像中分割类不足的实例，该图像具有广泛的现实应用程序，例如自主驾驶。大多数现有方法遵循两阶段的管道：首先执行类不足的检测，然后再进行特定于类的掩模分段。相比之下，本文提出了一个单阶段框架，以直接为每个实例生成掩码。另外，实例掩码注释在现有数据集中可能很吵。为了克服这个问题，我们引入了新的正规化损失。具体而言，我们首先训练一个额外的分支来执行预测前景区域的辅助任务（即属于任何对象实例的区域），然后鼓励辅助分支的预测与实例掩码的预测一致。关键的见解是，这种交叉任务一致性损失可以充当误差校正机制，以打击注释中的错误。此外，我们发现所提出的跨任务一致性损失可以应用于图像，而无需任何注释，将自己借给了半监督的学习方法。通过广泛的实验，我们证明了所提出的方法可以在完全监督和半监督的设置中获得令人印象深刻的结果。与SOTA方法相比，所提出的方法将$ ap_ {100} $得分提高了4.75 \％\％\％\ rightarrow $ uvo设置和4.05 \％\％\％\％\％\％\ rightarrow $ uvo设置。在半监督学习的情况下，我们的模型仅使用30 \％标记的数据学习，甚至超过了其完全监督的数据，并具有5​​0 \％标记的数据。该代码将很快发布。

半监督学习方法已成为对打击获得大量注释数据的挑战的活跃研究领域。为了提高半监督学习方法表现的目标，我们提出了一种新颖的框架，Hiematch，一种半监督方法，利用分层信息来降低标签成本并表现以及vanilla半监督学习方法。分层信息通常是具有细粒标签的粗标签（例如，啄木鸟）的粗标签（例如，啄木鸟）的现有知识（例如，柔软的啄木鸟或金朝啄木鸟）。但是，尚未探讨使用使用粗类标签来改进半监督技术的监督。在没有细粒度的标签的情况下，Himatch利用标签层次结构，并使用粗级标签作为弱监控信号。此外，Himatch是一种改进任何半熟的学习框架的通用方法，我们使用我们的结果在最近的最先进的技术Mixmatch和Fixmatch上展示了这一点。我们评估了在两个基准数据集，即CiFar-100和Nabirds上的Himatch疗效。与MixMatch相比，HOMACHACT可以在CIFAR-100上减少50％的粒度标签50％的用量，仅在前1个精度的边缘下降0.59％。代码：https://github.com/07agarg/hiermatch.

Recently deep neural networks, which require a large amount of annotated samples, have been widely applied in nuclei instance segmentation of H\&E stained pathology images. However, it is inefficient and unnecessary to label all pixels for a dataset of nuclei images which usually contain similar and redundant patterns. Although unsupervised and semi-supervised learning methods have been studied for nuclei segmentation, very few works have delved into the selective labeling of samples to reduce the workload of annotation. Thus, in this paper, we propose a novel full nuclei segmentation framework that chooses only a few image patches to be annotated, augments the training set from the selected samples, and achieves nuclei segmentation in a semi-supervised manner. In the proposed framework, we first develop a novel consistency-based patch selection method to determine which image patches are the most beneficial to the training. Then we introduce a conditional single-image GAN with a component-wise discriminator, to synthesize more training samples. Lastly, our proposed framework trains an existing segmentation model with the above augmented samples. The experimental results show that our proposed method could obtain the same-level performance as a fully-supervised baseline by annotating less than 5% pixels on some benchmarks.

伪标记已被证明是一种有希望的半监督学习（SSL）范式。现有的伪标记方法通常假定培训数据的类别分布是平衡的。但是，这种假设远非现实的场景，现有的伪标记方法在班级不平衡的背景下遭受了严重的性能变性。在这项工作中，我们在半监督设置下研究伪标记。核心思想是使用偏置自适应分类器自动吸收由班级失衡引起的训练偏差，该分类器将原始线性分类器与偏置吸引子配合使用。偏置吸引子设计为适应训练偏见的轻巧残留网络。具体而言，通过双级学习框架来学习偏见吸引子，以便偏见自适应分类器能够符合不平衡的训练数据，而线性分类器可以为每个类提供无偏的标签预测。我们在各种不平衡的半监督设置下进行了广泛的实验，结果表明我们的方法可以适用于不同的伪标记模型，并且优于先前的艺术。

Semi-supervised learning (SSL) has achieved great success in leveraging a large amount of unlabeled data to learn a promising classifier. A popular approach is pseudo-labeling that generates pseudo labels only for those unlabeled data with high-confidence predictions. As for the low-confidence ones, existing methods often simply discard them because these unreliable pseudo labels may mislead the model. Nevertheless, we highlight that these data with low-confidence pseudo labels can be still beneficial to the training process. Specifically, although the class with the highest probability in the prediction is unreliable, we can assume that this sample is very unlikely to belong to the classes with the lowest probabilities. In this way, these data can be also very informative if we can effectively exploit these complementary labels, i.e., the classes that a sample does not belong to. Inspired by this, we propose a novel Contrastive Complementary Labeling (CCL) method that constructs a large number of reliable negative pairs based on the complementary labels and adopts contrastive learning to make use of all the unlabeled data. Extensive experiments demonstrate that CCL significantly improves the performance on top of existing methods. More critically, our CCL is particularly effective under the label-scarce settings. For example, we yield an improvement of 2.43% over FixMatch on CIFAR-10 only with 40 labeled data.

半监督学习（SSL）是解决监督学习的注释瓶颈的主要方法之一。最近的SSL方法可以有效利用大量未标记数据的存储库来提高性能，同时依靠一小部分标记数据。在大多数SSL方法中，一个常见的假设是，标记和未标记的数据来自同一基础数据分布。但是，在许多实际情况下，情况并非如此，这限制了其适用性。相反，在这项工作中，我们试图解决最近提出的挑战性的开放世界SSL问题，这些问题并非如此。在开放世界的SSL问题中，目的是识别已知类别的样本，并同时检测和群集样品属于未标记数据中的新型类别。这项工作引入了OpenLDN，该OpenLDN利用成对的相似性损失来发现新颖的类别。使用双层优化规则，此成对相似性损失利用了标记的设置中可用的信息，以隐式群集新颖的类样本，同时识别来自已知类别的样本。在发现新颖的类别后，OpenLDN将Open-World SSL问题转换为标准SSL问题，以使用现有的SSL方法实现额外的性能提高。我们的广泛实验表明，OpenLDN在多个流行的分类基准上胜过当前的最新方法，同时提供了更好的准确性/培训时间权衡。

基于伪标签的半监督学习（SSL）在原始数据利用率上取得了巨大的成功。但是，由于自我生成的人工标签中包含的噪声，其训练程序受到确认偏差的影响。此外，该模型的判断在具有广泛分布数据的现实应用程序中变得更加嘈杂。为了解决这个问题，我们提出了一种名为“班级意识的对比度半监督学习”（CCSSL）的通用方法，该方法是提高伪标签质量并增强现实环境中模型的稳健性的插手。我们的方法不是将现实世界数据视为一个联合集合，而是分别处理可靠的分布数据，并将其融合到下游任务中，并将其与图像对比度融合到下游任务中，以更好地泛化。此外，通过应用目标重新加权，我们成功地强调了清洁标签学习，并同时减少嘈杂的标签学习。尽管它很简单，但我们提出的CCSSL比标准数据集CIFAR100和STL10上的最新SSL方法具有显着的性能改进。在现实世界数据集Semi-Inat 2021上，我们将FixMatch提高了9.80％，并提高了3.18％。代码可用https://github.com/tencentyouturesearch/classification-spoomls。

我们研究了视觉变压器的培训，用于半监督图像分类。变形金刚最近在众多监督的学习任务中表现出令人印象深刻的表现。令人惊讶的是，我们发现视觉变形金刚在半监督的想象中心设置上表现不佳。相比之下，卷积神经网络（CNNS）实现了小标记数据制度的卓越结果。进一步调查揭示了原因是CNN具有强大的空间归纳偏差。灵感来自这一观察，我们介绍了一个联合半监督学习框架，半统一，其中包含变压器分支，卷积分支和精心设计的融合模块，用于分支之间的知识共享。卷积分支在有限监督数据上培训，并生成伪标签，以监督变压器分支对未标记数据的培训。关于Imagenet的广泛实验表明，半统一达到75.5 \％的前1个精度，优于最先进的。此外，我们显示Semifirmer是一般框架，与大多数现代变压器和卷积神经结构兼容。

在本文中，我们提出了一种新的机构指导的半监督计数方法。首先，我们建立了一个可学习的辅助结构，即密度代理，将公认的前景区域特征带到相应的密度子类（代理）和推开背景的区域。其次，我们提出了密度引导的对比度学习损失，以巩固主链特征提取器。第三，我们通过使用变压器结构进一步完善前景特征来构建回归头。最后，提供了有效的噪声抑郁丧失，以最大程度地减少注释噪声的负面影响。对四个挑战性人群计数数据集进行的广泛实验表明，我们的方法在很大的边距中实现了与最先进的半监督计数方法相比最先进的性能。代码可用。

培训深层神经网络以识别图像识别通常需要大规模的人类注释数据。为了减少深神经溶液对标记数据的依赖，文献中已经提出了最先进的半监督方法。尽管如此，在面部表达识别领域（FER）领域，使用这种半监督方法非常罕见。在本文中，我们介绍了一项关于最近提出的在FER背景下的最先进的半监督学习方法的全面研究。我们对八种半监督学习方法进行了比较研究当使用各种标记的样品时。我们还将这些方法的性能与完全监督的培训进行了比较。我们的研究表明，当培训现有的半监督方法时，每类标记的样本只有250个标记的样品可以产生可比的性能，而在完整标记的数据集中训练的完全监督的方法。为了促进该领域的进一步研究，我们在：https：//github.com/shuvenduroy/ssl_fer上公开提供代码

长期以来，半监督学习（SSL）已被证明是一种有限的标签模型的有效技术。在现有的文献中，基于一致性的基于正则化的方法，这些方法迫使扰动样本具有类似的预测，而原始的样本则引起了极大的关注。但是，我们观察到，当标签变得极为有限时，例如，每个类别的2或3标签时，此类方法的性能会大大降低。我们的实证研究发现，主要问题在于语义信息在数据增强过程中的漂移。当提供足够的监督时，可以缓解问题。但是，如果几乎没有指导，错误的正则化将误导网络并破坏算法的性能。为了解决该问题，我们（1）提出了一种基于插值的方法来构建更可靠的正样品对； （2）设计一种新颖的对比损失，以指导学习网络的嵌入以在样品之间进行线性更改，从而通过扩大保证金决策边界来提高网络的歧视能力。由于未引入破坏性正则化，因此我们提出的算法的性能在很大程度上得到了改善。具体而言，所提出的算法的表现优于第二好算法（COMATT），而当CIFAR-10数据集中的每个类只有两个标签可用时，可以实现88.73％的分类精度，占5.3％。此外，我们通过通过我们提出的策略大大改善现有最新算法的性能，进一步证明了所提出的方法的普遍性。

我们在本文中解决了广义类别发现（GCD）的问题，即从一组可见的类中利用信息的未标记的图像，其中未标记的图像可以包含可见的类和看不见的类。可以将所见类看作是类的隐式标准，这使得此设置不同于无监督的聚类，而集群标准可能模棱两可。我们主要关注在细粒数据集中发现类别的问题，因为它是类别发现的最直接应用程序之一，即帮助专家使用所见类规定的隐性标准在未标记的数据集中发现新颖概念。通用类别发现的最新方法杠杆对比度学习以学习表示形式，但是较大的类间相似性和阶层内差异对方法提出了挑战，因为负面示例可能包含无关的线索，以识别类别因此，算法可能会收敛到局部微米。我们提出了一种名为“专家对抗性学习（XCON）”的新颖方法，可以通过将数据集使用K-均值聚类将数据集划分为子数据库，然后对每个子数据集进行对比度学习，从而帮助模型从图像中挖掘有用的信息。学习细粒度的判别特征。在细粒度数据集上的实验表明，与以前的最佳方法相比，性能明显改善，表明我们方法的有效性。

深度学习正在推动许多计算机视觉应用中的最新技术。但是，它依赖于大量注释的数据存储库，并且捕获现实世界数据的不受约束性质尚未解决。半监督学习（SSL）用大量未标记的数据来补充带注释的培训数据，以降低注释成本。标准SSL方法假设未标记的数据来自与注释数据相同的分布。最近，Orca [9]引入了一个更现实的SSL问题，称为开放世界SSL，假设未注释的数据可能包含来自未知类别的样本。这项工作提出了一种在开放世界中解决SSL的新方法，我们同时学习对已知和未知类别进行分类。在我们方法的核心方面，我们利用样本不确定性，并将有关类分布的先验知识纳入，以生成可靠的伪标记，以适用于已知和未知类别的未标记数据。我们广泛的实验在几个基准数据集上展示了我们的方法的有效性，在该数据集上，它在其中的七个不同数据集（包括CIFAR-100（17.6％）（17.6％），Imagenet-100（5.7％）（5.7％）和微小成像网（9.9％）。

虽然基于深度学习的跟踪方法取得了大量的进展，但它们需要大规模和高质量的注释数据，以进行足够的培训。为了消除昂贵和彻底的注释，我们研究自我监督的学习，以便进行视觉跟踪。在这项工作中，我们开发了作物变换粘贴操作，该操作能够通过在跟踪期间模拟各种外观变化来综合足够的训练数据，包括对象和背景干扰的外观变化。由于目标状态在所有合成数据中都是已知的，因此可以使用没有人为注释的合成数据在日常方式培训现有的深度跟踪器。所提出的目标感知数据综合方法在没有算法改变的情况下适应自我监督的学习框架内的现有跟踪方法。因此，所提出的自我监督学习机制可以无缝地集成到现有的跟踪框架中以进行培训。广泛的实验表明，我们的方法1）在有限注释下的案件下实现了对监督学习计划的有利性能; 2）有助于处理各种跟踪挑战，例如由于其可操纵性导致的物体变形，闭塞或背景杂波; 3）对最先进的无监督的跟踪方法表现有利; 4）提高各种最先进的监督学习框架的性能，包括SiamRPN ++，DIMP和Transt（基于变压器）。