Masked γ-SSL: learning uncertainty estimation via masked image modeling
This work proposes a semantic segmentation network that produces high-quality uncertainty estimates in a single forward pass. We exploit general representations from foundation models and unlabelled datasets through a Masked Image Modeling (MIM) approach, which is robust to augmentation hyper-parame...
প্রধান লেখক: | Williams, DSW, Gadd, M, Newman, P, De Martini, D |
---|---|
বিন্যাস: | Conference item |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
IEEE
2024
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Mitigating distributional shift in semantic segmentation via uncertainty estimation from unlabeled data
অনুযায়ী: Williams, DSW, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024) -
Fool me once: robust selective segmentation via out-of-distribution detection with contrastive learning
অনুযায়ী: Williams, DSW, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2021) -
Visual masking estimation based on structural uncertainty
অনুযায়ী: Lin, Weisi, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2013) -
To exploit uncertainty masking for adaptive image rendering
অনুযায়ী: Dong, Lu, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2013) -
Toward accurate hand mesh estimation via masked image modeling
অনুযায়ী: Yanli Li, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2025-01-01)